RCS(Restricted CubicSplines)阈值效应是Cox回归中常用的一种建模技术,它允许我们对预测因素与事件发生率之间的关系进行非线性建模。通过将连续预测因素转化为非线性的曲线形式,RCS阈值效应可以更好地捕捉预测因素与事件发生率之间的复杂关系,使得模型更加准确。 本文将重点讨论Cox回归和RCS阈值效应的应用。首先,我们将
fit <- cph(Surv(time,status==1) ~ rcs(age,4), x=TRUE, y=TRUE,data=dt) 绘图 ggrcs(data=dt,fit=fit,x="age") RCS绘图好后我们想了解它的拐点,也就是阈值,因为函数刚写好,还没上下兼容,需要重新建一个一样的模型,但是不是rms包的cph函数,而是survival包的coxph函数。这就里rcs这个函数不需要...