如何解决Cox 回归模型的套索推理
我已经习惯了 Stata 并且对使用 R 包非常陌生。 Stata 对线性和逻辑回归具有套索推理。但是，它没有用于 cox 回归的套索特征。
不知道能不能用R对Cox回归模型做套索推理？ 我需要帮助理解我的模型的 R 语法。
如果我使用 Stata，我会执行以下操作来生成 cox 模型：
stset PTIME,failure(PSTATUS)
stcox i.sex BMI_TCR COLD_ISCH_KI SERUM_CREAT END_CPRA i.ETHCAT AGE AMIS BMIS i.STEROIDS_MAINT AGE_DON i.DIAB i.dgf
estat phtest (to test proportional hazard assumptions)
在 R 中执行相同操作的语法是什么？ 另外，使用此模型对 Cox 风险回归执行套索推理的语法是什么？ 最后如何进行拟合后的 LASSO 推理以进行 cox 风险回归的后估计检验？
到目前为止：我将数据集从 Stata 导入到 R，然后输入：
Library (caret)
Library (glmnet)
library (mlbench)
library (psych)
library (survival)
time = PTIME
event= PSURV
X=cbind (sex,BMI_TCR,COLD_ISCH_KI,SERUM_CREAT,END_CPRA,ETHCAT,AGE,AMIS,BMIS,STEROIDS_MAINT AGE_DON,DIAB,dgf )
Y=cbind ( time,event)
Coxph= coxph(Surv (time,event)~X,method “Breslow”)
Fit=glmnet (X,Y,family="cox")
现在，我正在尝试使用所有变量 X 对 cox 回归运行 LASSO 推理。
但是，我不知道如何进行或这样做的语法是什么
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