scalable_glm_cov_matrix.R

In Vertical-Datashield/bw.vertical.comms: Vertical DataSHIELD function for weighted logistic regression modelling

fn_cov_matrix_in="cov_matrix.csv"
fn_x_in="x_variables.csv"
fn_y_in="y_variable.csv"

fn_coeffs_out="coeffs.csv"

loc_cov_matrix_in="/home/rw13742/Documents/datashield/testing/vertical_comms/data/"

loc_coeffs_out="/home/rw13742/Documents/datashield/testing/vertical_comms/data/"

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# set input and outputfiles 
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input_cov_matrix=sprintf("%s%s", loc_cov_matrix_in, fn_cov_matrix_in)
input_x=sprintf("%s%s", loc_cov_matrix_in, fn_x_in)
input_y=sprintf("%s%s", loc_cov_matrix_in, fn_y_in)

output_coeffs=sprintf("%s%s", loc_coeffs_out, fn_coeffs_out)

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#read files in
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cov.matrix<-as.matrix(read.csv(input_cov_matrix, header=TRUE))
x<-as.matrix(read.csv(input_x, header=TRUE))
y<-as.matrix(read.csv(input_y, header=TRUE))
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#test files
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cov.matrix
x
y

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#select column names from the varibale names files
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const<-"sums"
sumsrow<-which(rownames(cov.matrix) == const)
sumscol<-which(colnames(cov.matrix) == const)
ycol<-which(colnames(cov.matrix) == y[1])
yrow<-which(rownames(cov.matrix) == y[1])

xcol<-rep(NA, length(x))
xrow<-rep(NA, length(x))

for (i in 1:length(x)){
xcol[i]<-which(colnames(cov.matrix) == x[i])
xrow[i]<-which(rownames(cov.matrix) == x[i])
}

sums1<-cov.matrix[sumsrow,c(sumscol,xcol)]
xrows<-cov.matrix[xrow,c(sumscol,xcol)]


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#create XTX and XTY
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xtx<-rbind(sums1, xrows)
rownames(xtx)<-c(const, x) #XtX
Y<-cov.matrix[yrow,c(sumscol,xcol)] #XtY

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#calculate coeffs
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X<-solve(xtx)
	coeff<-X %*% Y
	print(coeff)