做限制性立方样条回归的R包很多,这里以rms为例,以后有机会再介绍其他R包,比如splines。 rms做限制性立方样条回归很简单,对需要使用的变量使用rcs()函数即可。 # 加载R包 library(rms) # 拟合限制性立方样条,这里对变量x使用,跟多项式回归差不多 f <- lm(y ~ rcs(x,5)) # 画出原数据 plot(x,y) lines...
hist(x,prob=TRUE,col="lightblue",xlab="x",ylab="Density",ylim=c(0,0.4),main="") # 绘制x的直方图 plot(x,y,xlab="x",ylab="y") # 绘制x和y的散点图 boxplot(y,col="red",lwd=1,horizontal=TRUE,varwidth=TRUE) # 绘制x的箱线图 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 练习 1、layout()函...
接下来,我们使用lrm函数来创建一个逻辑回归模型,并绘制RCS曲线: # 创建逻辑回归模型model<-lrm(Survived~rcs(Age,3),data=Titanic)# 绘制RCS曲线plot(Predict(model),lty=1) 1. 2. 3. 4. 5. 通过以上代码,我们可以得到适用于Titanic数据集中乘客年龄与生存情况之间关系的RCS曲线图。 RCS曲线的应用 RCS曲线...
rcs曲线 r语言
高分SCI|1.生存分析之限制性立方样条(RCS) 接下来针对期刊杂志上的关于Cox+RCS的绘图思想,梳理一下杂志上的绘图方法,分享给大家。本文的主要采用基础绘图函数plot来完成。 2.文献图片分享 以下四张图均来自于读者提供的文献中图片,下图横坐标是某个连续研究指标,纵坐标是HR/Risk。下图中的曲线是拟合非线性回归/样条...
plot(net) ``` 在上面的代码中,我们首先安装并加载了`rcs`包。然后,我们定义了一个RBF网络结构,包括隐藏层节点数、输入层到隐藏层的权重、隐藏层到输出层的权重以及标准差。接着,我们使用`rcs()`函数生成了RBF网络,并使用`plot()`函数绘制了RBF曲线。 在绘制RBF曲线时,我们还可以通过调整其他参数来改变曲线的...
方法一:plotRCS包 plotRCS包绘制RCS图像相对更加简单,各参数设置也非常好理解,但是在其他细节方面的调整上就显得有点力不从心了。 “医学论文与统计分析”公众号回复“241复现文章”获取全部代码与数据 结果图像展示: 方法二:rms包与ggplot2包的结合 1、计算非线性关系P值与HR值 ...
方法一:plotRCS包 plotRCS包绘制RCS图像相对更加简单,各参数设置也非常好理解,但是在其他细节方面的调整上就显得有点力不从心了。 "医学论文与统计分析"公众号回复"241复现文章"获取全部代码与数据 结果图像展示: 方法二:rms包与ggplot2包的结合 1、计算非线性关系P值与HR值 ...
rms做限制性立方样条回归很简单,对需要使用的变量使用rcs()函数即可。 代码语言:javascript 复制 # 加载R包library(rms)# 拟合限制性立方样条,这里对变量x使用,跟多项式回归差不多 f<-lm(y~rcs(x,5))# 画出原数据plot(x,y)lines(x,fitted(f),col="red")# 画出拟合线 ...
plot(predict.43) rms包中的模型函数基本上是自成体系的,如logistic回归用lrm()函数,以及一系列的样条曲线函数,如rcs()函数(linear tail-restricted cubic spline function)。 ddist<-datadist(mtcars)options(datadist="ddist")model.5<-ols(mpg ~rcs(wt)+drat,data=mtcars)predict.5<-Predict(model.5,wt)...