inst/doc/glmpathcr.R

In glmpathcr: Fit a Penalized Continuation Ratio Model for Predicting an Ordinal Response

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

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### code chunk number 1: glmpathcr.Rnw:75-83
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library(glmpathcr)
data(diabetes)
dim(diabetes)
names(diabetes)[1:10]
summary(diabetes$y)
x <- diabetes[, 2:dim(diabetes)[2]]
y <- diabetes$y
fit <- glmpathcr(x,y)


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### code chunk number 2: glmpathcr.Rnw:86-88
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summary(fit)
plot(fit, xvar = "step", type = "bic")


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### code chunk number 3: glmpathcr.Rnw:92-93
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plot(fit, xvar = "step", type = "bic")


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### code chunk number 4: glmpathcr.Rnw:99-103
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BIC.step <- model.select(fit)
BIC.step
AIC.step <- model.select(fit, which = "AIC")
AIC.step


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### code chunk number 5: glmpathcr.Rnw:108-111
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coefficients<-coef(fit, s=BIC.step)
sum(coefficients!=0)
nonzero.coef(fit, s=BIC.step)


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### code chunk number 6: glmpathcr.Rnw:116-120
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pred <- predict(fit)
table(pred, y)
pred <- predict(fit, type="probs")
pred


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### code chunk number 7: glmpathcr.Rnw:125-126
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fit <- glmpathcr(x, y, method="forward")


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### code chunk number 8: glmpathcr.Rnw:129-131
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coefficients<-coef(fit, s=BIC.step)
nonzero.coef(fit, s=BIC.step)


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### code chunk number 9: glmpathcr.Rnw:135-137
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pred <- predict(fit)
table(pred, y)