Function to fit a bayesian shrinkage model with a regularized horseshoe prior on the interaction coefficients between the subgrouping covariates and the treatment.
Usage
horseshoe(
resp,
trt,
subgr,
covars,
data,
resptype = c("survival", "binary"),
status = NULL,
...
)Arguments
- resp
(
string)
the response variable name.- trt
(
string)
the treatment variable name.The treatment variable must be a factor with 2 levels where the first level is the control and the second one the treatment.- subgr
(
character)
vector with the name of the subgroup variables from which we want to obtain the subgroup treatment effect. They have to befactorvariables with the subgroups as levels.- covars
(
character)
vector with the name of the variables that we want to include in the model. They have to befactorvariables with the subgroups as levels. Thesubgrvariables have to be included here.- data
(
data frame)
the data frame with the variables.- resptype
(
string)
the type of data used. Can be "survival" or "binary".- status
(
string)
only for "survival"resptype, the status variable name in survival data.- ...
Additional arguments from the
brmfunction.
Examples
# \donttest{
horseshoe("ev_pfs", "arm", c("x_1", "x_2"), c("x_1", "x_2", "x_3"),
example_data, "binary",
chains = 1, seed = 0, control = list(adapt_delta = 0.95),
iter = 50 # In practice, you need to omit this or set it much higher!
)
#> Compiling Stan program...
#> Start sampling
#>
#> SAMPLING FOR MODEL 'anon_model' NOW (CHAIN 1).
#> Chain 1:
#> Chain 1: Gradient evaluation took 0.000274 seconds
#> Chain 1: 1000 transitions using 10 leapfrog steps per transition would take 2.74 seconds.
#> Chain 1: Adjust your expectations accordingly!
#> Chain 1:
#> Chain 1:
#> Chain 1: WARNING: There aren't enough warmup iterations to fit the
#> Chain 1: three stages of adaptation as currently configured.
#> Chain 1: Reducing each adaptation stage to 15%/75%/10% of
#> Chain 1: the given number of warmup iterations:
#> Chain 1: init_buffer = 3
#> Chain 1: adapt_window = 20
#> Chain 1: term_buffer = 2
#> Chain 1:
#> Chain 1: Iteration: 1 / 50 [ 2%] (Warmup)
#> Chain 1: Iteration: 5 / 50 [ 10%] (Warmup)
#> Chain 1: Iteration: 10 / 50 [ 20%] (Warmup)
#> Chain 1: Iteration: 15 / 50 [ 30%] (Warmup)
#> Chain 1: Iteration: 20 / 50 [ 40%] (Warmup)
#> Chain 1: Iteration: 25 / 50 [ 50%] (Warmup)
#> Chain 1: Iteration: 26 / 50 [ 52%] (Sampling)
#> Chain 1: Iteration: 30 / 50 [ 60%] (Sampling)
#> Chain 1: Iteration: 35 / 50 [ 70%] (Sampling)
#> Chain 1: Iteration: 40 / 50 [ 80%] (Sampling)
#> Chain 1: Iteration: 45 / 50 [ 90%] (Sampling)
#> Chain 1: Iteration: 50 / 50 [100%] (Sampling)
#> Chain 1:
#> Chain 1: Elapsed Time: 0.375 seconds (Warm-up)
#> Chain 1: 0.434 seconds (Sampling)
#> Chain 1: 0.809 seconds (Total)
#> Chain 1:
#> Warning: The largest R-hat is 1.37, indicating chains have not mixed.
#> Running the chains for more iterations may help. See
#> https://mc-stan.org/misc/warnings.html#r-hat
#> Warning: Bulk Effective Samples Size (ESS) is too low, indicating posterior means and medians may be unreliable.
#> Running the chains for more iterations may help. See
#> https://mc-stan.org/misc/warnings.html#bulk-ess
#> Warning: Tail Effective Samples Size (ESS) is too low, indicating posterior variances and tail quantiles may be unreliable.
#> Running the chains for more iterations may help. See
#> https://mc-stan.org/misc/warnings.html#tail-ess
#> $fit
#> Warning: The ESS has been capped to avoid unstable estimates.
#> Warning: The ESS has been capped to avoid unstable estimates.
#> Warning: The ESS has been capped to avoid unstable estimates.
#> Warning: The ESS has been capped to avoid unstable estimates.
#> Warning: The ESS has been capped to avoid unstable estimates.
#> Warning: The ESS has been capped to avoid unstable estimates.
#> Warning: The ESS has been capped to avoid unstable estimates.
#> Warning: Parts of the model have not converged (some Rhats are > 1.05). Be careful when analysing the results! We recommend running more iterations and/or setting stronger priors.
#> Family: bernoulli
#> Links: mu = logit
#> Formula: ev_pfs ~ a + b
#> a ~ 1 + arm1 + x_1b + x_2b + x_3b
#> b ~ 0 + x_1a_arm + x_1b_arm + x_2a_arm + x_2b_arm + x_3a_arm + x_3b_arm
#> Data: data_model (Number of observations: 1000)
#> Draws: 1 chains, each with iter = 50; warmup = 25; thin = 1;
#> total post-warmup draws = 25
#>
#> Regression Coefficients:
#> Estimate Est.Error l-95% CI u-95% CI Rhat Bulk_ESS Tail_ESS
#> a_Intercept -0.51 0.24 -0.84 0.01 1.01 22 22
#> a_arm1 -0.50 0.28 -1.02 -0.13 1.06 18 29
#> a_x_1b -0.09 0.18 -0.39 0.24 1.12 8 12
#> a_x_2b -0.02 0.21 -0.37 0.38 1.21 33 16
#> a_x_3b -0.38 0.20 -0.73 -0.04 1.12 8 22
#> b_x_1a_arm 0.01 0.13 -0.26 0.25 1.02 18 18
#> b_x_1b_arm 0.04 0.15 -0.17 0.42 1.04 21 13
#> b_x_2a_arm -0.01 0.12 -0.21 0.26 1.03 33 13
#> b_x_2b_arm -0.03 0.14 -0.35 0.16 1.04 23 13
#> b_x_3a_arm -0.09 0.17 -0.54 0.06 0.96 20 12
#> b_x_3b_arm 0.03 0.14 -0.11 0.40 1.02 17 10
#>
#> Draws were sampled using sampling(NUTS). For each parameter, Bulk_ESS
#> and Tail_ESS are effective sample size measures, and Rhat is the potential
#> scale reduction factor on split chains (at convergence, Rhat = 1).
#>
#> $model
#> [1] "horseshoe"
#>
#> $resptype
#> [1] "binary"
#>
#> $data
#> id arm x_1 x_2 x_3 x_4 x_5 x_6 x_7 x_8 x_9 x_10 tt_pfs ev_pfs
#> 1 1 0 b a b b d b b c b c 0.979498732 1
#> 2 2 0 b b a a d a a b a c 3.476191848 0
#> 3 3 0 a a b c a b b a b c 1.794663841 1
#> 4 4 0 a a a c a b b c b c 0.019712920 1
#> 5 5 1 b a b c d b b c b c 2.216765148 0
#> 6 6 1 a b b c a a a c a a 2.324199624 0
#> 7 7 1 a b b c c b a a a b 3.082556300 0
#> 8 8 1 b a a a d b b a b b 1.250501391 0
#> 9 9 1 b b b c d b b b b b 2.533054867 0
#> 10 10 0 a b b c c b b c b c 2.321689305 0
#> 11 11 0 a b b c a b b b b c 1.163695734 0
#> 12 12 0 a a a b c a a b b a 2.327617746 0
#> 13 13 1 b b b c d b b c b a 1.557345104 0
#> 14 14 0 b a b c d b a b b b 3.279062328 0
#> 15 15 1 b b b c d b b c b b 0.258456717 1
#> 16 16 1 b b b c c a b b b b 2.994460463 0
#> 17 17 0 b a a c d a b c b b 3.677546230 0
#> 18 18 1 b a b b d b a a a c 3.174681265 0
#> 19 19 0 a b a a c b b b b c 1.485011801 1
#> 20 20 0 a b b a b b a b b a 2.513046296 0
#> 21 21 1 b a a b d b b c b b 2.905220468 0
#> 22 22 1 b b b a a b b c b c 1.395111958 1
#> 23 23 0 a b b a d b b c b c 0.749298059 1
#> 24 24 1 b b b b d b b c b c 0.411565826 1
#> 25 25 1 b b b b c a b c b c 4.133184389 0
#> 26 26 0 b a b b d b a a b c 2.605405316 0
#> 27 27 0 a b b a b a a c b c 0.925607213 1
#> 28 28 1 a b b a d b b c b a 1.415933688 0
#> 29 29 1 b b b c b b b b a b 2.730121392 0
#> 30 30 1 a b a a a b b b b c 1.834961029 0
#> 31 31 0 a a b c a a b c b b 0.180409590 0
#> 32 32 1 b b b c c b b b b a 3.609689554 0
#> 33 33 1 b a b b d a a a b b 2.094657864 1
#> 34 34 1 a b b b b a a c b b 3.682572402 0
#> 35 35 0 a b b c b a b c b c 2.576083283 0
#> 36 36 1 a b b b b b b c b c 1.204526777 0
#> 37 37 1 b b b a a a b a b c 3.667869977 0
#> 38 38 0 a b b b c a a b b b 3.092556613 1
#> 39 39 1 a b b a d b b c b c 2.357560078 0
#> 40 40 1 b b b b c b b a a c 0.036191869 1
#> 41 41 1 a a b c c b b b b c 0.234841473 0
#> 42 42 0 a a b b d a a c b c 0.587647308 1
#> 43 43 0 a b b a d b b b a c 1.261205134 0
#> 44 44 1 b b b c d a a c b a 1.249009087 0
#> 45 45 0 a a b c d a a c a a 3.640314055 0
#> 46 46 1 a b a c c b b b a a 1.243406125 0
#> 47 47 0 b b b b a a b b a a 2.322889097 0
#> 48 48 0 a a b b b b b c b c 1.823543570 0
#> 49 49 0 b b b b a b b c b c 4.056354659 0
#> 50 50 0 b b b b a a a b b c 1.341769347 0
#> 51 51 1 b b b b d b b a b c 2.651151680 0
#> 52 52 0 b b a a d a b c b a 1.298521998 0
#> 53 53 0 a a b c a b b c b c 1.626243873 1
#> 54 54 0 b a b c b a a a a b 2.452561401 0
#> 55 55 0 a b a c d a b c b b 0.848998456 1
#> 56 56 0 a b b b d a b b b c 1.400157230 0
#> 57 57 0 a b b c d b a c b c 2.045072306 0
#> 58 58 0 b a a c c a b a b c 2.610763836 0
#> 59 59 1 b b b c d b b b a a 1.731573992 0
#> 60 60 0 a a b c a b a a a b 1.719964435 0
#> 61 61 0 a b b c d a b b b c 3.136375958 0
#> 62 62 0 b a a c d b b c b c 1.955358932 1
#> 63 63 1 a b a a c b b c b a 1.829136482 1
#> 64 64 0 a b b b d a b c b b 3.734177186 0
#> 65 65 1 a b b a c b b c b a 0.662259042 1
#> 66 66 1 b b b b c b a a b c 2.747751379 0
#> 67 67 1 a a a b d a b b a b 2.355779405 0
#> 68 68 1 b b b c a a a c b c 1.255595290 0
#> 69 69 0 a b a c b b b b a c 0.466405591 1
#> 70 70 1 b b b c c a a a b c 2.561694645 0
#> 71 71 0 b b b a d b b b b c 1.405106136 0
#> 72 72 0 b b b c c b b b b c 1.997595510 0
#> 73 73 1 b b a c b b b b b b 3.037549368 0
#> 74 74 1 b b b a c b b c b b 2.753225398 1
#> 75 75 1 a a a b c b a c b c 2.479194577 1
#> 76 76 1 a a b b d b b b b c 2.681556612 1
#> 77 77 1 b a b a d b a c b c 3.225931104 0
#> 78 78 1 a b b c d b b b b b 1.841309082 1
#> 79 79 1 b b b c d b b b b a 2.877211953 0
#> 80 80 1 b b b a b b b b a a 2.292173580 0
#> 81 81 0 b a b a c b b b b a 0.607461570 1
#> 82 82 1 b a b c a a a a b b 3.014991436 0
#> 83 83 0 b b b a d b b c b c 2.162697510 1
#> 84 84 1 a b b a b a b b b b 3.274838086 1
#> 85 85 1 b b b c d b a b b b 3.872389941 0
#> 86 86 0 b a a b d b b c a c 2.251539409 1
#> 87 87 1 a a b c d b b c b c 3.910779387 0
#> 88 88 0 a a b a d a b b b b 3.095598311 1
#> 89 89 1 a b b b c b b b b c 2.248697100 0
#> 90 90 1 b b b a c a b c b b 2.294192665 0
#> 91 91 0 b a a a c b a a b c 2.592737579 1
#> 92 92 0 b b b c d a a c b a 2.265549472 0
#> 93 93 1 b b a a c b b c b c 3.844342304 0
#> 94 94 0 a a b b c a a a a b 0.790516156 1
#> 95 95 0 a b b b a b b c b c 1.533211884 0
#> 96 96 0 a b a b c b b b b b 2.352416722 1
#> 97 97 1 b a b c c a a b b b 1.239632165 1
#> 98 98 0 a a b a d a b a b c 3.413484766 0
#> 99 99 0 a a b c a b b b b c 1.715824780 0
#> 100 100 0 b a a a d b a c b c 3.606632369 0
#> 101 101 1 b b b a d b b c b c 0.382010490 0
#> 102 102 0 a b a b d a a a b a 3.751110080 0
#> 103 103 1 b a b c d b a c b b 1.444109305 1
#> 104 104 0 a a b c c b a c b b 1.650184458 0
#> 105 105 0 b b b b a b b b a b 4.141721915 0
#> 106 106 0 b a b a d b b c b c 2.987760139 0
#> 107 107 0 b b b a d b a a b a 1.920696468 0
#> 108 108 1 b b b a d a a c b c 1.493149543 0
#> 109 109 1 b a b a c b a a a b 3.224818711 0
#> 110 110 1 a a a a d b b c b c 3.804687148 0
#> 111 111 0 a a a b a b b c b b 2.423242062 0
#> 112 112 0 a a b a c a b b a b 1.179798517 1
#> 113 113 1 b b a c a b b b b c 3.034114442 1
#> 114 114 0 a b b a d b b c b b 3.536220474 0
#> 115 115 1 a a b c d b b c a b 3.112235791 0
#> 116 116 1 b b b a c a b a b c 1.042752681 1
#> 117 117 1 b a b c d b b c a b 1.320373644 1
#> 118 118 1 a b b b a b b c b b 1.425618873 0
#> 119 119 0 b b b b c b a c b c 3.353897151 1
#> 120 120 0 a b b a d b b c b b 1.268393170 1
#> 121 121 1 b b b b c a a c a c 3.372124037 0
#> 122 122 1 a a b a c b b c b b 2.387792409 0
#> 123 123 1 b a a b c b a c b a 1.556245162 1
#> 124 124 1 b a b a d b b c b a 2.296228510 0
#> 125 125 1 b b b a b b b a a a 3.550667871 0
#> 126 126 0 a a b a b b a b b c 1.215999609 0
#> 127 127 0 b b b c a a a c b c 1.335441662 0
#> 128 128 0 a b a c d b b b b c 1.359221741 0
#> 129 129 0 b b b b b b b c a b 3.012353070 0
#> 130 130 0 a b b b c b b c b b 2.798760954 1
#> 131 131 0 a b b b a a a a b c 1.465784428 1
#> 132 132 0 b b b c d a b c b b 3.165649739 0
#> 133 133 0 b a b c a b b c b c 2.973984759 0
#> 134 134 1 a b b a d b b a a b 0.873753598 0
#> 135 135 0 a b b b d a a b b b 1.282714146 0
#> 136 136 1 b b b b a a a a a c 1.421097437 0
#> 137 137 0 a a b b b b a b b a 3.291128141 1
#> 138 138 1 b a a c d b b b b a 3.434366958 0
#> 139 139 0 b a a c a a a a a b 1.423858315 0
#> 140 140 0 a a a a d b b a b a 1.442090895 1
#> 141 141 0 a a b a a a a c b c 3.225628939 0
#> 142 142 0 a b b b d b a a b b 1.425295888 0
#> 143 143 0 b b b a c b b c b b 3.257421825 0
#> 144 144 0 b b b b d a a a a b 0.208831749 1
#> 145 145 0 a b b b d b a c a b 1.738549073 0
#> 146 146 0 b b b c d b b c b b 3.420277860 0
#> 147 147 1 b b b b a b b b b a 1.537073242 0
#> 148 148 1 a a b b a a b c b c 2.187943666 0
#> 149 149 0 a b a b b b b c b c 1.981761839 1
#> 150 150 1 b b b a d b a b b a 3.889170438 0
#> 151 151 1 a b a c c a a a b c 2.259858399 0
#> 152 152 0 a b b c d a b a a a 2.736151236 0
#> 153 153 1 b b b a c b a c b a 3.462722880 0
#> 154 154 1 b b b a b b a c b c 3.647719519 0
#> 155 155 0 b b b a d a a b b c 1.586994628 0
#> 156 156 0 a b b c c a a c b b 1.735749720 1
#> 157 157 0 b a b c c b b a b a 1.644806151 0
#> 158 158 1 a b b c c a b c b b 1.881330444 0
#> 159 159 0 a b a a a b b c b b 3.941598676 0
#> 160 160 0 a b b b c b b c a c 1.024647409 1
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#> 162 162 1 b b a b b a a c b b 1.573016535 0
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