Compute Weights Using Dirichlet Process Regression (RcppDPR)
Source:R/regularizedRegressionWrappers.R
dprWeights.RdFits a Dirichlet Process Regression model via `RcppDPR::fit_model` and returns the per-variant weights, computed as `beta + alpha` (matching RcppDPR's internal `predict.DPR_Model`, which uses `(beta + alpha) + pheno_mean`).
Usage
dprWeights(
X,
y,
fittingMethod = "VB",
fitRetention = c("none", "slim", "full"),
methodArgs = DprOptions()
)
dprVbWeights(
X,
y,
nK = 8,
fitRetention = c("none", "slim", "full"),
methodArgs = DprOptions()
)
dprGibbsWeights(
X,
y,
sStep = 5000,
fitRetention = c("none", "slim", "full"),
methodArgs = DprOptions()
)
dprAdaptiveGibbsWeights(
X,
y,
fitRetention = c("none", "slim", "full"),
methodArgs = DprOptions()
)Arguments
- X
A numeric matrix of predictors.
- y
A numeric response vector.
- fittingMethod
One of "VB", "Gibbs", or "Adaptive_Gibbs". Default is "VB".
- fitRetention
How much of the fit is kept as the
"fit"attribute of the returned weights:"none"(default) attaches nothing,"slim"and"full"attach the fitted model. This engine keeps no trimmable intermediates, so the two retaining levels behave alike here.- methodArgs
Options forwarded to
RcppDPR::fit_model, built withDprOptions. A bare list is refused: it cannot be checked against the engine, so a misspelled option would be silently ignored.- nK
Integer. Number of variational mixture components for the VB fit (
dprVbWeights). Default8.- sStep
Integer. Number of Gibbs sampling steps for the Gibbs fit (
dprGibbsWeights). Default5000.
Details
By default the variational Bayes (`VB`) fitting method is used, which is fast and deterministic. The user may switch to `Gibbs` or `Adaptive_Gibbs` for full Bayesian MCMC inference. `rotate_variables` is held to `FALSE` under the assumption that any covariates have already been regressed out upstream; an intercept-only covariate matrix is supplied to `fit_model`.
Examples
data(eqtlRegionExample)
X <- eqtlRegionExample$X[, 1:30]
y <- eqtlRegionExample$yRes
dprWeights(X, y)
#> variational bayes is finished
#> [1] -0.060365734 -0.060365734 0.046319849 -0.003658265 -0.003658265
#> [6] -0.019736604 -0.025434199 0.020344966 -0.024438680 -0.024438680
#> [11] -0.005577189 -0.032231217 -0.007331155 -0.022030760 -0.005577189
#> [16] 0.020344966 -0.042233858 -0.046473731 0.008035175 -0.046473731
#> [21] -0.046473731 -0.019736604 -0.046473731 0.003386099 -0.007331155
#> [26] -0.019736604 -0.040199667 -0.008453587 0.005831441 0.027165899
data(eqtlRegionExample)
X <- eqtlRegionExample$X[, 1:30]
y <- eqtlRegionExample$yRes
dprVbWeights(X, y)
#> variational bayes is finished
#> [1] -0.044677154 -0.044677155 0.034255251 -0.002713545 -0.002713545
#> [6] -0.014605038 -0.018828459 0.015087635 -0.018064128 -0.018064128
#> [11] -0.004136870 -0.023874823 -0.005431314 -0.016281889 -0.004136870
#> [16] 0.015087635 -0.031224107 -0.034359248 0.005986817 -0.034359248
#> [21] -0.034359248 -0.014605038 -0.034359248 0.002497119 -0.005431314
#> [26] -0.014605038 -0.029847530 -0.006289732 0.004342714 0.020108662
set.seed(1)
n <- 50
p <- 8
X <- matrix(rnorm(n * p), n, p)
colnames(X) <- sprintf("chr1:%d:A:G", 100L * (1:p))
y <- X[, 1] * 0.5 + rnorm(n)
dprGibbsWeights(X, y, sStep = 500)
#>
MCMC Sampling [ ] 0.00%
MCMC Sampling [ ] 0.07%
MCMC Sampling [ ] 0.13%
MCMC Sampling [ ] 0.20%
MCMC Sampling [ ] 0.27%
MCMC Sampling [ ] 0.33%
MCMC Sampling [ ] 0.40%
MCMC Sampling [ ] 0.47%
MCMC Sampling [ ] 0.53%
MCMC Sampling [ ] 0.60%
MCMC Sampling [ ] 0.67%
MCMC Sampling [ ] 0.73%
MCMC Sampling [ ] 0.80%
MCMC Sampling [ ] 0.87%
MCMC Sampling [ ] 0.93%
MCMC Sampling [ ] 1.00%
MCMC Sampling [ ] 1.07%
MCMC Sampling [ ] 1.13%
MCMC Sampling [ ] 1.20%
MCMC Sampling [ ] 1.27%
MCMC Sampling [ ] 1.33%
MCMC Sampling [ ] 1.40%
MCMC Sampling [ ] 1.47%
MCMC Sampling [ ] 1.53%
MCMC Sampling [ ] 1.60%
MCMC Sampling [ ] 1.67%
MCMC Sampling [ ] 1.73%
MCMC Sampling [ ] 1.80%
MCMC Sampling [ ] 1.87%
MCMC Sampling [ ] 1.93%
MCMC Sampling [# ] 2.00%
MCMC Sampling [# ] 2.07%
MCMC Sampling [# ] 2.13%
MCMC Sampling [# ] 2.20%
MCMC Sampling [# ] 2.27%
MCMC Sampling [# ] 2.33%
MCMC Sampling [# ] 2.40%
MCMC Sampling [# ] 2.47%
MCMC Sampling [# ] 2.53%
MCMC Sampling [# ] 2.60%
MCMC Sampling [# ] 2.67%
MCMC Sampling [# ] 2.73%
MCMC Sampling [# ] 2.80%
MCMC Sampling [# ] 2.87%
MCMC Sampling [# ] 2.93%
MCMC Sampling [# ] 3.00%
MCMC Sampling [# ] 3.07%
MCMC Sampling [# ] 3.13%
MCMC Sampling [# ] 3.20%
MCMC Sampling [# ] 3.27%
MCMC Sampling [# ] 3.33%
MCMC Sampling [# ] 3.40%
MCMC Sampling [# ] 3.47%
MCMC Sampling [# ] 3.53%
MCMC Sampling [# ] 3.60%
MCMC Sampling [# ] 3.67%
MCMC Sampling [# ] 3.73%
MCMC Sampling [# ] 3.80%
MCMC Sampling [# ] 3.87%
MCMC Sampling [# ] 3.93%
MCMC Sampling [## ] 4.00%
MCMC Sampling [## ] 4.07%
MCMC Sampling [## ] 4.13%
MCMC Sampling [## ] 4.20%
MCMC Sampling [## ] 4.27%
MCMC Sampling [## ] 4.33%
MCMC Sampling [## ] 4.40%
MCMC Sampling [## ] 4.47%
MCMC Sampling [## ] 4.53%
MCMC Sampling [## ] 4.60%
MCMC Sampling [## ] 4.67%
MCMC Sampling [## ] 4.73%
MCMC Sampling [## ] 4.80%
MCMC Sampling [## ] 4.87%
MCMC Sampling [## ] 4.93%
MCMC Sampling [## ] 5.00%
MCMC Sampling [## ] 5.07%
MCMC Sampling [## ] 5.13%
MCMC Sampling [## ] 5.20%
MCMC Sampling [## ] 5.27%
MCMC Sampling [## ] 5.33%
MCMC Sampling [## ] 5.40%
MCMC Sampling [## ] 5.47%
MCMC Sampling [## ] 5.53%
MCMC Sampling [## ] 5.60%
MCMC Sampling [## ] 5.67%
MCMC Sampling [## ] 5.73%
MCMC Sampling [## ] 5.80%
MCMC Sampling [## ] 5.87%
MCMC Sampling [## ] 5.93%
MCMC Sampling [### ] 6.00%
MCMC Sampling [### ] 6.07%
MCMC Sampling [### ] 6.13%
MCMC Sampling [### ] 6.20%
MCMC Sampling [### ] 6.27%
MCMC Sampling [### ] 6.33%
MCMC Sampling [### ] 6.40%
MCMC Sampling [### ] 6.47%
MCMC Sampling [### ] 6.53%
MCMC Sampling [### ] 6.60%
MCMC Sampling [### ] 6.67%
MCMC Sampling [### ] 6.73%
MCMC Sampling [### ] 6.80%
MCMC Sampling [### ] 6.87%
MCMC Sampling [### ] 6.93%
MCMC Sampling [### ] 7.00%
MCMC Sampling [### ] 7.07%
MCMC Sampling [### ] 7.13%
MCMC Sampling [### ] 7.20%
MCMC Sampling [### ] 7.27%
MCMC Sampling [### ] 7.33%
MCMC Sampling [### ] 7.40%
MCMC Sampling [### ] 7.47%
MCMC Sampling [### ] 7.53%
MCMC Sampling [### ] 7.60%
MCMC Sampling [### ] 7.67%
MCMC Sampling [### ] 7.73%
MCMC Sampling [### ] 7.80%
MCMC Sampling [### ] 7.87%
MCMC Sampling [### ] 7.93%
MCMC Sampling [#### ] 8.00%
MCMC Sampling [#### ] 8.07%
MCMC Sampling [#### ] 8.13%
MCMC Sampling [#### ] 8.20%
MCMC Sampling [#### ] 8.27%
MCMC Sampling [#### ] 8.33%
MCMC Sampling [#### ] 8.40%
MCMC Sampling [#### ] 8.47%
MCMC Sampling [#### ] 8.53%
MCMC Sampling [#### ] 8.60%
MCMC Sampling [#### ] 8.67%
MCMC Sampling [#### ] 8.73%
MCMC Sampling [#### ] 8.80%
MCMC Sampling [#### ] 8.87%
MCMC Sampling [#### ] 8.93%
MCMC Sampling [#### ] 9.00%
MCMC Sampling [#### ] 9.07%
MCMC Sampling [#### ] 9.13%
MCMC Sampling [#### ] 9.20%
MCMC Sampling [#### ] 9.27%
MCMC Sampling [#### ] 9.33%
MCMC Sampling [#### ] 9.40%
MCMC Sampling [#### ] 9.47%
MCMC Sampling [#### ] 9.53%
MCMC Sampling [#### ] 9.60%
MCMC Sampling [#### ] 9.67%
MCMC Sampling [#### ] 9.73%
MCMC Sampling [#### ] 9.80%
MCMC Sampling [#### ] 9.87%
MCMC Sampling [#### ] 9.93%
MCMC Sampling [##### ] 10.00%
MCMC Sampling [##### ] 10.07%
MCMC Sampling [##### ] 10.13%
MCMC Sampling [##### ] 10.20%
MCMC Sampling [##### ] 10.27%
MCMC Sampling [##### ] 10.33%
MCMC Sampling [##### ] 10.40%
MCMC Sampling [##### ] 10.47%
MCMC Sampling [##### ] 10.53%
MCMC Sampling [##### ] 10.60%
MCMC Sampling [##### ] 10.67%
MCMC Sampling [##### ] 10.73%
MCMC Sampling [##### ] 10.80%
MCMC Sampling [##### ] 10.87%
MCMC Sampling [##### ] 10.93%
MCMC Sampling [##### ] 11.00%
MCMC Sampling [##### ] 11.07%
MCMC Sampling [##### ] 11.13%
MCMC Sampling [##### ] 11.20%
MCMC Sampling [##### ] 11.27%
MCMC Sampling [##### ] 11.33%
MCMC Sampling [##### ] 11.40%
MCMC Sampling [##### ] 11.47%
MCMC Sampling [##### ] 11.53%
MCMC Sampling [##### ] 11.60%
MCMC Sampling [##### ] 11.67%
MCMC Sampling [##### ] 11.73%
MCMC Sampling [##### ] 11.80%
MCMC Sampling [##### ] 11.87%
MCMC Sampling [##### ] 11.93%
MCMC Sampling [###### ] 12.00%
MCMC Sampling [###### ] 12.07%
MCMC Sampling [###### ] 12.13%
MCMC Sampling [###### ] 12.20%
MCMC Sampling [###### ] 12.27%
MCMC Sampling [###### ] 12.33%
MCMC Sampling [###### ] 12.40%
MCMC Sampling [###### ] 12.47%
MCMC Sampling [###### ] 12.53%
MCMC Sampling [###### ] 12.60%
MCMC Sampling [###### ] 12.67%
MCMC Sampling [###### ] 12.73%
MCMC Sampling [###### ] 12.80%
MCMC Sampling [###### ] 12.87%
MCMC Sampling [###### ] 12.93%
MCMC Sampling [###### ] 13.00%
MCMC Sampling [###### ] 13.07%
MCMC Sampling [###### ] 13.13%
MCMC Sampling [###### ] 13.20%
MCMC Sampling [###### ] 13.27%
MCMC Sampling [###### ] 13.33%
MCMC Sampling [###### ] 13.40%
MCMC Sampling [###### ] 13.47%
MCMC Sampling [###### ] 13.53%
MCMC Sampling [###### ] 13.60%
MCMC Sampling [###### ] 13.67%
MCMC Sampling [###### ] 13.73%
MCMC Sampling [###### ] 13.80%
MCMC Sampling [###### ] 13.87%
MCMC Sampling [###### ] 13.93%
MCMC Sampling [####### ] 14.00%
MCMC Sampling [####### ] 14.07%
MCMC Sampling [####### ] 14.13%
MCMC Sampling [####### ] 14.20%
MCMC Sampling [####### ] 14.27%
MCMC Sampling [####### ] 14.33%
MCMC Sampling [####### ] 14.40%
MCMC Sampling [####### ] 14.47%
MCMC Sampling [####### ] 14.53%
MCMC Sampling [####### ] 14.60%
MCMC Sampling [####### ] 14.67%
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MCMC Sampling [####### ] 14.87%
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MCMC Sampling [####### ] 15.00%
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MCMC Sampling [####### ] 15.13%
MCMC Sampling [####### ] 15.20%
MCMC Sampling [####### ] 15.27%
MCMC Sampling [####### ] 15.33%
MCMC Sampling [####### ] 15.40%
MCMC Sampling [####### ] 15.47%
MCMC Sampling [####### ] 15.53%
MCMC Sampling [####### ] 15.60%
MCMC Sampling [####### ] 15.67%
MCMC Sampling [####### ] 15.73%
MCMC Sampling [####### ] 15.80%
MCMC Sampling [####### ] 15.87%
MCMC Sampling [####### ] 15.93%
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MCMC Sampling [######## ] 17.87%
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MCMC Sampling [######### ] 18.87%
MCMC Sampling [######### ] 18.93%
MCMC Sampling [######### ] 19.00%
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MCMC Sampling [######### ] 19.13%
MCMC Sampling [######### ] 19.20%
MCMC Sampling [######### ] 19.27%
MCMC Sampling [######### ] 19.33%
MCMC Sampling [######### ] 19.40%
MCMC Sampling [######### ] 19.47%
MCMC Sampling [######### ] 19.53%
MCMC Sampling [######### ] 19.60%
MCMC Sampling [######### ] 19.67%
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MCMC Sampling [######### ] 19.80%
MCMC Sampling [######### ] 19.87%
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MCMC Sampling [########## ] 20.00%
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MCMC Sampling [########## ] 21.40%
MCMC Sampling [########## ] 21.47%
MCMC Sampling [########## ] 21.53%
MCMC Sampling [########## ] 21.60%
MCMC Sampling [########## ] 21.67%
MCMC Sampling [########## ] 21.73%
MCMC Sampling [########## ] 21.80%
MCMC Sampling [########## ] 21.87%
MCMC Sampling [########## ] 21.93%
MCMC Sampling [########### ] 22.00%
MCMC Sampling [########### ] 22.07%
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MCMC Sampling [########### ] 22.20%
MCMC Sampling [########### ] 22.27%
MCMC Sampling [########### ] 22.33%
MCMC Sampling [########### ] 22.40%
MCMC Sampling [########### ] 22.47%
MCMC Sampling [########### ] 22.53%
MCMC Sampling [########### ] 22.60%
MCMC Sampling [########### ] 22.67%
MCMC Sampling [########### ] 22.73%
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MCMC Sampling [########### ] 23.40%
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MCMC Sampling [########### ] 23.67%
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MCMC Sampling [########### ] 23.80%
MCMC Sampling [########### ] 23.87%
MCMC Sampling [########### ] 23.93%
MCMC Sampling [############ ] 24.00%
MCMC Sampling [############ ] 24.07%
MCMC Sampling [############ ] 24.13%
MCMC Sampling [############ ] 24.20%
MCMC Sampling [############ ] 24.27%
MCMC Sampling [############ ] 24.33%
MCMC Sampling [############ ] 24.40%
MCMC Sampling [############ ] 24.47%
MCMC Sampling [############ ] 24.53%
MCMC Sampling [############ ] 24.60%
MCMC Sampling [############ ] 24.67%
MCMC Sampling [############ ] 24.73%
MCMC Sampling [############ ] 24.80%
MCMC Sampling [############ ] 24.87%
MCMC Sampling [############ ] 24.93%
MCMC Sampling [############ ] 25.00%
MCMC Sampling [############ ] 25.07%
MCMC Sampling [############ ] 25.13%
MCMC Sampling [############ ] 25.20%
MCMC Sampling [############ ] 25.27%
MCMC Sampling [############ ] 25.33%
MCMC Sampling [############ ] 25.40%
MCMC Sampling [############ ] 25.47%
MCMC Sampling [############ ] 25.53%
MCMC Sampling [############ ] 25.60%
MCMC Sampling [############ ] 25.67%
MCMC Sampling [############ ] 25.73%
MCMC Sampling [############ ] 25.80%
MCMC Sampling [############ ] 25.87%
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MCMC Sampling [############# ] 26.13%
MCMC Sampling [############# ] 26.20%
MCMC Sampling [############# ] 26.27%
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MCMC Sampling [############# ] 26.40%
MCMC Sampling [############# ] 26.47%
MCMC Sampling [############# ] 26.53%
MCMC Sampling [############# ] 26.60%
MCMC Sampling [############# ] 26.67%
MCMC Sampling [############# ] 26.73%
MCMC Sampling [############# ] 26.80%
MCMC Sampling [############# ] 26.87%
MCMC Sampling [############# ] 26.93%
MCMC Sampling [############# ] 27.00%
MCMC Sampling [############# ] 27.07%
MCMC Sampling [############# ] 27.13%
MCMC Sampling [############# ] 27.20%
MCMC Sampling [############# ] 27.27%
MCMC Sampling [############# ] 27.33%
MCMC Sampling [############# ] 27.40%
MCMC Sampling [############# ] 27.47%
MCMC Sampling [############# ] 27.53%
MCMC Sampling [############# ] 27.60%
MCMC Sampling [############# ] 27.67%
MCMC Sampling [############# ] 27.73%
MCMC Sampling [############# ] 27.80%
MCMC Sampling [############# ] 27.87%
MCMC Sampling [############# ] 27.93%
MCMC Sampling [############## ] 28.00%
MCMC Sampling [############## ] 28.07%
MCMC Sampling [############## ] 28.13%
MCMC Sampling [############## ] 28.20%
MCMC Sampling [############## ] 28.27%
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MCMC Sampling [############## ] 28.40%
MCMC Sampling [############## ] 28.47%
MCMC Sampling [############## ] 28.53%
MCMC Sampling [############## ] 28.60%
MCMC Sampling [############## ] 28.67%
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MCMC Sampling [############## ] 28.80%
MCMC Sampling [############## ] 28.87%
MCMC Sampling [############## ] 28.93%
MCMC Sampling [############## ] 29.00%
MCMC Sampling [############## ] 29.07%
MCMC Sampling [############## ] 29.13%
MCMC Sampling [############## ] 29.20%
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MCMC Sampling [############## ] 29.60%
MCMC Sampling [############## ] 29.67%
MCMC Sampling [############## ] 29.73%
MCMC Sampling [############## ] 29.80%
MCMC Sampling [############## ] 29.87%
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#> Now start to adaptively select nk...
#> nk == 2
#>
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#> Now start to MCMC sampling with adaptively selected nk...
#>
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MCMC Sampling [##################################################] 100.00%
#> [1] 0.57629072 0.33246574 0.11201623 0.18416702 0.35709433 -0.22481250
#> [7] 0.04374903 -0.11645344