RCS曲线结合了自变量的分布情况,通过绘制直方图或概率密度曲线来呈现样本中自变量的实际取值范围。直方图反映了自变量在样本中的分布密度,有助于理解数据的集中分布在哪些取值范围内。因此,如果某一自变量在某个区间段的数据较少,估计的风险比可能不稳定。📈在解读这类图时,还要注意曲线的形状和斜率。通过RCS拟合的曲线...
(ml)', ##对应直方图,X轴范围要保持一致,添加X轴标签 ylim=c(0.50,1.00),ylab='OR(95%CI)') ##左侧Y轴的最小值与最大值,可以根据RCS曲线估计出来的值修改 c1= rgb(red=0.3,green=0.5,blue=0.8, alpha=0.15) c1 polygon(c(rev(rt[,1]),rt[,1]),c(rev(rt$Lower_CL),rt$Upper_CL) ,col...
① RCS+ HR左右开弓,切点median ② RCS+ 直方图,切点自定义 ③ RCS+ 密度图,切点自定义 发散思维1:选择分位数还是RCS 连续数据,我们往往第一选择会依据临床共识进行分类,常见的如二分类法(如高血压 SBP≥140mmhg。有时关注变量并没有公认的分类切点,此时我们会选择中位数或多分类/等级分类(三分位、四分位)。
① RCS+ HR左右开弓,切点median ② RCS+ 直方图,切点自定义 ③ RCS+ 密度图,切点自定义 发散思维1:选择分位数还是RCS 连续数据,我们往往第一选择会依据临床共识进行分类,常见的如二分类法(如高血压 SBP≥140mmhg。有时关注变量并没有公认的分类切点,此时我们会选择中位数或多分类/等级分类(三分位、四分位)。
R语言ggplot绘制直方图+限制立方样条+双坐标轴图 6.绘制复杂抽样设计数据(NHANES数据)的限制立方条图,虽然市面上有多种做法,回头来看,还是我这种比较靠谱。 R语言绘制复杂抽样设计logistic回归限制立方样条图(RCS) 7.从RMS包的fun函数看如何手动从复杂抽样模型中推导HR或OR值并绘制限制立方样条函数,虽然做法不难,但是...
RCS+ HR左右开弓：结合风险比等统计量，全面展示RCS结果。RCS+直方图/密度图：通过直方图或密度图展示自变量X的分布情况，增强结果的直观性。选择合适的切点：根据RCS图形态和临床共识，选择合适的切点进行分析。注意事项：RCS只能判断非线性趋势，提供切点线索，而不能精确提供切点。在选择分位数还是RCS时，...
基于最大概率的时间域处理方法:在该方法中,通过滑窗平均得到ZDC估计后,第一步对所估计的ZDC沿频率维作逆傅里叶变换(IFFT),变换为ZDC的高分辨率距离像(HRRP),也即时间域;第二步在时间域对ZDC-HRRP作最大概率统计量计算,通过概率统计直方图处理,求取每个距离单元ti(i=1,2,...,Nt,Nt表示IFFT的数据点数,也即...
这里优先考虑操作的便捷性和时效性所以采用串接操作来融合多视角下的轮廓签名(签名即带有空间信息的特征表达,和直方图一起为最常见的两种点云局部特征表达方式)特征。RCS 特征因此由 Nθ × Nc 个浮点数组成。目前,只有距离特征值(关键点到轮廓点之间的距离)被赋予给轮廓点,其它特征例如纹理和曲率也能同时加入轮廓...
这里优先考虑操作的便捷性和时效性所以采用串接操作来融合多视角下的轮廓签名(签名即带有空间信息的特征表达,和直方图一起为最常见的两种点云局部特征表达方式)特征。RCS 特征因此由 Nθ × Nc 个浮点数组成。目前,只有距离特征值(关键点到轮廓点之间的距离)被赋予给轮廓点,其它特征例如纹理和曲率也能同时加入轮廓...
主流RCS表达套路包括RCS+ HR左右开弓、RCS+直方图、RCS+密度图。选择分位数还是RCS取决于情况。连续数据第一选择依据临床共识进行分类，但可能削弱预测能力。忽略连续数据非线性形态，直接引入分类进行模型预测，容易丢失信息。选择RCS优于分类，RCS后再根据图形定性形态，选择对应的knots点、临床界值、ROC界...