死亡Alpha作为风险因素

如果情况相反，即我们没有太多的AD alphas（Ndead<< M） ，则更有效的方法是将内置的R函数eigen（）（基于幂迭代【Mises和Pollaczek-Geiringer，1929】）替换为函数qrm。计算特征值。eff（）见附录C o f【Kakushadzeand Yu，2017b】，它提供了一种比幂迭代更有效的方法。死去的alphas<-函数（hld.good，hld.dead，d，do.trunc=T）{x<-0for（s in 1:d）x<-x+T（hld.dead[，s]）%*%hld.dead[，s]x<-特征值（x）x.val<-x$值x.vec<-x$向量k<-calc.erank（x.val，不包括第一个=F）如果（do.trunc）k<-trunc（k）elsek<-圆形（k）q<-x.vec[，1:k]y<-T（hld良好）y<-残差（lm（y~ -1+q）统计计算R项目，www.R-Project。组织。y<-t（y）/colSums（abs（y））y<-rbind（y，t（q））return（y）}B免责声明只要上下文需要，男性包括女性和/或女性，单数形式包括复数形式，反之亦然。

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