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Springer Science and Business Media LLC BMC Bioinformatics 25(1)
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    The proposed method fills a gap in the available software for fitting high-dimensional conditional logistic regression models accounting for the matched design and block structure of predictors/features. The output consists of a set of selected variables that are significantly associated with case-control status. These variables can then be investigated in terms of functional interpretation or validation in further, more targeted studies.
    #Covariate #Logistic regression #Computer science #Data mining #Software #Feature selection #Regression #R package #Regression analysis #Variable (mathematics) #Stability (learning theory) #Set (abstract data type) #Selection (genetic algorithm) #Machine learning #Statistics #Mathematics

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