HDPenReg.R
In HDPenReg: High-Dimensional Penalized Regression

### R code from vignette source 'HDPenReg.Rnw'

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### code chunk number 1: signal
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library(HDPenReg)
simu=simul(50,10000,0.4,2,750,matrix(c(0.1,0.9,0.0001,0.0001),nrow=2),10)
case=which(simu$response==1)
plot(simu$data[case[1],],ylim=c(0,4),pch=".",xlab="Value")


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### code chunk number 2: lars (eval = FALSE)
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## # HDlars(X, y, maxSteps,intercept,eps)


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### code chunk number 3: simdata1
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data1=simul(50,10000,0.4,2,1000,matrix(c(0,1,0,0),nrow=2),5)


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### code chunk number 4: exlars
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reslars=HDlars(data1$data, data1$response)


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### code chunk number 5: plotlars (eval = FALSE)
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## plot(reslars)


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### code chunk number 6: plotlarsb
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plot(reslars)


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### code chunk number 7: snpcaus
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sort(data1$causalSNP)
sort(reslars@variable[[16]])


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### code chunk number 8: cvlarsdef (eval = FALSE)
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## # HDcvlars(X, y, nbFolds, index, mode, maxSteps, partition, intercept, eps)


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### code chunk number 9: cvlars
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rescvlars=HDcvlars(data1$data, data1$response,5)


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### code chunk number 10: plotcvlars (eval = FALSE)
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## plot(rescvlars)


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### code chunk number 11: plotcvlarsb
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plot(rescvlars)


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### code chunk number 12: coeff
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coefficients=computeCoefficients(reslars, rescvlars$minIndex, mode = "lambda")


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### code chunk number 13: pred (eval = FALSE)
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## # yPred=predict(reslars, rescvlars$fraction, mode = "fraction")


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### code chunk number 14: fusion (eval = FALSE)
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## # HDfusion(X, y, maxSteps,intercept,eps)


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### code chunk number 15: exfusion
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resfusion=HDfusion(data1$data, data1$response)


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### code chunk number 16: plotfusion (eval = FALSE)
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## plot(resfusion)


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### code chunk number 17: plotfusion2
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plot(resfusion)


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### code chunk number 18: plotcoeff
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resfusion@nbStep
plotCoefficient(resfusion,3)