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kaps 0.9-8
- Add shortcut algorithm to reduce computational cost in kaps().
- Change the output of the apss S4 class. #show()
- Change the plot devide for the apss S4 class #plot()


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kaps 0.9-5
- Fixed an error that did not treat a vector in predict().

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kaps 0.9-4
- Bug fixed.

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kaps 0.9-3
- Modify print function for kaps().

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kaps 0.9-2
- Treat the example of cost-complexity pruning as an annotation to reduce computing cost in the check process.

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kaps 0.9-1
- Bug fixed.

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kaps 0.9-0
- Add cost-complexity pruning for lrtree (log-rank based recursive partitioning for survival data)
- Fix some typos in manuals

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kaps 0.8.3
- Fixed a bug in print.Rd

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kaps 0.8.2
- Improve the example of kaps

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kaps 0.8.0
- Publish kaps algorithm via CRAN

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kaps 0.7.6
- Update show() with approx. p-value in CV

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kaps 0.7.5
- Fix the bug in summary.tree()

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kaps 0.7.2
- Delete apss() in the NAMESPACE. the function apss() serves as a internal for kaps()
- Change the treat type for minor parameters in kaps()
- Change the name of group argrument as K in order to harmonize the articel and programs

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kaps 0.7.1
- Fix some bugs in the print structures

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kaps 0.7.0
- Publish the beta version of the kaps algorithm via CRAN

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kaps 0.6.7
- Update the package structures

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kaps 0.6.6
- Improve vectorized caculation on group.sel()

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kaps 0.6.5
- Delete maxstat option
- Improve parallel computing by using foreach package, (also delete dependence on parallel package)

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kaps 0.6.4
- Improve show.apss plot to print more information

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kaps 0.6.3
- Delete panelty model to find optimal K
- Add elbow plot to advice optimal K

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kaps 0.6.2
- Bug fixed on the function, gr.sel, when pre-specified split points worked.

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kaps 0.6.1
- Change the rule to select lambda using overall log-rank statistic (before we use minimum pairwise value).

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kaps 0.6.1
- Add penalized CV model to find optimal K supgroups
- Add sample size for each subgroups in summary function
- Improve seleting the minimum sample size at each subgroup in order to compare at least 10 subgroups.

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kaps 0.5.2
- Add V-fold cross-validation apss algorithm in order to select more ideal subgroups
- Bug fixed in summary ft.

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kaps 0.5.0
- Change the package name rap to kaps (K Adaptive Partitioning for Survival data).
- Improve summary function for both apss and Tree classes: including raw data (labeled as Root) summary.

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rap 0.4.3
- Add toy example

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rap 0.4.2
- Bugs fixed when km.curve() runs with various subgroups.
- Improve Exhaustive group selecting algorithm.

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rap 0.4.0
- Add adjusted chisquare statistic using the Wilson-Hilferty approximation in order to provide the standard for selecting ideal substaging.
- Add new dataset, colon.

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rap 0.3.0
- Bug fixed when lrtree() performed.
- Add new stopping rule in order to determine optimal tree size for log-rank tree algorithm. This is based on bootstrapping resampling techniques in split steps.
- Add maximally selected rank statistics (splits = "maxstat") in apss-class to provide a variety of split options.


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rap 0.2.0
- Add log-rank tree for censored data (Segal, 1988) as a funciton lrtree()
- Change the package name from apss to rap.

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apss 0.1.6
- Add the Wilson-Hilferty approximation statstic to select optimal number of subgroups. 
- Add the function seer.staging in order to provide WH approximation statistic and permutation test among groups.

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apss 0.1.5
- Improve print information with more interpretable statistic like pairwise statistic and sub options.

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apss 0.1.4
- Add new data, colon, which include the information about colon caner. It is a type of survival data. 
- Add bootstrap algorithm, apss.boot, to find more optimal split points.

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apss 0.1.2
- Add modified exhaustive search by pre-specified split points and ranges using pre.pt and scope options in apss.control(), respectively.
- Add new log-rank test by the rho option in apss.control().

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apss 0.1.0
- release apss package to provide adaptive partitioning (or staging) for survival data, especially the type of SEER data.