Matlab代码考克斯估计适用于间隔检查的比例风险模型的方法
这是我的硕士论文中使用的仿真框架的最小示例。
该代码的目的是为执行蒙特卡洛模拟提供一个灵活的平台,以比较Cox回归算法的几种不同实现。
该软件克服的主要挑战是,因为这些软件包是用不同的语言(R和MATLAB)编写的,所以没有一种简单的方法可以使用完全相同的生成数据集在每个实现上运行仿真以进行公平的比较。
取而代之的是,生成的数据集需要以R和MATLAB格式保存到磁盘,运行模拟,然后整理结果。
这些脚本解决的第二个问题是,对于普通的便携式计算机而言,该程序将花费数月的时间才能运行:某些算法的计算量很大。
这些脚本允许模拟在高性能计算服务器上远程运行,以便以后可以下载结果摘要。
最后,可用的计算服务器没有MATLAB许可证,因此这些脚本允许使用MATLAB的开源实现Octave运行MATLAB语言算法。
实验与配置
该框架旨在允许使用相同的代码库来设置和运行大量实验。
在本文中,在各种数据样本大小和审查比例下,对各种技术进行了比较。
通过为每个实验创建一个单独的目录,并在名为setup.R的文件中设置实验参数来设置这些不同的“实
2022-03-24 18:35:18
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系统开源
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