基于微阵列基因表达数据的交叉验证Cox回归

本文描述了如何结合惩罚性Cox回归和交叉验证部分似然性，用于获得高维微阵列数据的可靠生存预测模型。所建议的程序在一组包括295个肿瘤的乳腺癌生存数据集中进行了演示，该数据集由阿姆斯特丹国家癌症研究所收集，并在更普遍的论文中报告。本文的主要目的是展示如何运用普遍接受的生物统计程序来分析高维数据。