rcs曲线 r语言
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 2、绘制RCS图像 ggplot2包绘制图像...
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...
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...
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 2、绘制RCS图像...
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 计算非线性关系P值与HR值 ...
fit<- cph(Surv(time,status) ~ rcs(age,4) + ln_yesno,data=be) an<-anova(fit) 生成预测值并且做图,我们要注意一下,这里的exp等于把它返回了HR值 plot(Predict(fit, age,fun=exp), anova=an, pval=T) 值得一提的是,上图anova的值小于0.05,因此关系应该算是线性的。
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 ...
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(x, fitted(f),col="red") # 画出拟合线 ...