weighted_logistic_regression/1_lp_and_masking_vectors/1_get_variable_and_mask_b.R

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

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#identify which variables are in a study a and mask them with beta for each row
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#


a_in="/home/rw13742/Documents/datashield/testing/vertical_comms/data/test.data/simulated_self_harm_data/starting_files/b.csv"
x_variables_in="/home/rw13742/Documents/datashield/testing/vertical_comms/data/test.data/simulated_self_harm_data/starting_files/x_variables.csv"
beta_table_in="/home/rw13742/Documents/datashield/testing/vertical_comms/data/test.data/simulated_self_harm_data/beta.csv"

mv1_betab_out="/home/rw13742/Documents/datashield/testing/vertical_comms/data/test.data/simulated_self_harm_data/mv1_betab.csv"
mv1_out="/home/rw13742/Documents/datashield/testing/vertical_comms/data/test.data/simulated_self_harm_data/mv1.csv"


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#read in data
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data<-as.matrix(read.csv(a_in, header=TRUE))
x_variables<-as.matrix(read.csv(x_variables_in, header=TRUE))
beta_table<-as.matrix(read.csv(beta_table_in, header=TRUE))

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#identify which cols have any of the
# x variables and subset the data
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x_tf<-x_variables %in% colnames(data)
x_true<-which(x_tf == TRUE)
study_x_variables<-x_variables[x_true]

xcol<-which(colnames(data) == study_x_variables)

a<-data[,xcol]
a<-as.matrix(a)

a_names<-rep(NA,ncol(a))
names<-colnames(data)
for (i in 1:length(a_names)){
a_names[i]<-names[xcol[i]]
}

colnames(a)<-a_names
head(a) #subset of data that contains all x_variables in this study

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#create masking vector and product must 
#be square dims of ncol(a)
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mask <- runif(nrow(a), 1, 10) #masking vector must be same as length of each column in a

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x_variable_number<- c(2) #will need to use args to insert the order here   #
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beta_col<- x_variable_number + 1

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iteration_number<-1 #will need to use args to insert which iteration we are on for the glm  #
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betas<-beta_table[iteration_number,beta_col]
betas<-as.matrix(betas)
print(betas)

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#need to automate expanding number of betas and explanetory variables          #
mv1_betab<-rep(NA, ncol(a))						       #
for (i in 1:nrow(a)){							       #
mv1_betab[i]<-mask[i] + (betas[1] * a[i])				       #
}									       #
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write.table(mv1_betab, row.names=FALSE, sep=",", file = mv1_betab_out)
write.table(mask, row.names=FALSE, sep=",", file = mv1_out)