less coxph_allcov_2df.out.txt
name A1 A2 Freq1 MAF Quality Rsq n Mean_predictor_allele chrom position beta_mu sebeta_mu beta_sex sebeta_sex beta_age sebeta_age beta_othercov sebeta_othercov beta_SNP_A1A2 sebeta_SNP_A1A2 beta_SNP_A1A1 sebeta_SNP_A1A1 chi2_SNP_2df
rs7247199 GAC A 0.5847 0.415 0.9299 0.8666 200 0.333517 19 204938 0 0 2.30513 0.401609 0.0164574 0.0105707 0.0569883 0.143364 191.783 283.537 -189.42 291.092 0.452465
rs8102643 C TGGT 0.5847 0.415 0.9308 0.8685 199 0.808191 19 207859 0 0 2.29325 0.402626 0.0183692 0.0103863 0.0927399 0.136848 -37.0413 361.618 -9.42748 275.29 0.384093
rs8102615 T A 0.5006 0.4702 0.9375 0.8932 200 0.866498 19 211970 0 0 2.34974 0.40464 0.015784 0.0107346 0.0879971 0.138071 -342.431 393.874 -284.843 327.062 0.754701
rs8105536 G A 0.5783 0.4213 0.9353 0.8832 200 0.79159 19 212033 0 0 2.27625 0.402763 0.0171103 0.0104839 0.0835659 0.137617 423.351 371.453 301.161 267.826 1.33223
rs2312724 T C 0.9122 0.0877 0.9841 1.3e-17 200 0.93343 19 217034 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
rs3174230 G C 0.8123 1.2e-05 0.9991 0.0185 200 0.9975 19 7845238 0 0 2.30912 0.401706 0.0179928 0.0104407 0.0869779 0.137948 nan nan nan nan nan
Notice the excessive number of NaNs for the fifth SNP.
Run
pacoxph
on the example data:results in the following output:
Notice the excessive number of
NaN
s for the fifth SNP.