在上一篇文章中,给大家介绍的是线性回归和二元逻辑回归的非线性关系研究本文主要介绍生存分析Cox中,采用限制性立方样条(Restricted cubic spline,RCS)拟合连续性自变量和事件风险之间的关系,拐点改为截断点,截断点是默认中位数。 主要内容: 1.文献分享 2.限制性立...
RCS的数学原理实际上比每个节点拟合三次多项式要复杂一些,需要施加进一步限制以便spline是连续平滑没有间隙。简而言之,RCS实质上是通过选择节点的位置和数量,拟合样条函数RCS(X),使得连续变量X在整个取值范围内呈现光滑的曲线,如图。Restricted RCS在回归样条的基础上附加Restricted:样条函数在自变量数据范围左右两端的两个...
在利用限制性立方样条绘制曲线关系时,通常需要设置样条函数节点的个数(k)和位置(ti)。绝大多数情况下, 节点的位置对限制性立方样条的拟合影响不大, 而节点的个数则决定曲线的形状, 或者说平滑程度。当节点的个数为2时, 得到的拟合曲线就是一条直线,大多数研究者推荐的节点为3-5个。 代码复现 原文的下面的评...
RCS的数学原理实际上比每个节点拟合三次多项式要复杂一些,需要施加进一步限制以便spline是连续平滑没有间隙。简而言之,RCS实质上是通过选择节点的位置和数量,拟合样条函数RCS(X),使得连续变量X在整个取值范围内呈现光滑的曲线,如图。Restricted RCS在回归样条的基础上附加Restricted:样条函数在自变量数据范围左右两端的两个...
因此,一个更好的解决方法是拟合自变量与因变量之间的非线性关系,「限制性立方样条」(Restricted cubic spline,RCS)就是分析非线性关系的最常见的方法之一。 样条(spline)原本是指是一种灵活的细木条或金属条,用来绘制平滑曲线。样条曲线本质是一个分段多项式函数,此函数受限于某些控制点,称为 “节点”,节点放置在...
若自变量x与因变量y之间存在非线性关系时，常用的方法是绘制限制性立方样条图（Restricted cubic spline，RCS）。一、非线性关系与限制性立方样条图 非线性关系可以构建多项式回归或者样条回归来进行说明，但是直接构建多项式回归存在以下问题：①过度拟合②共线性③全局性（全局性是针对所有数据讲的，也就是说所有用来拟合...
前不久,更新了“绘制限制性立方样条图”模块:https://shiny.medsta.cn/RCS 就在本周!两者成功整合在一起,实现了先开展回归控制混杂偏倚后直接绘制RCS,满足大家科研过程中,更加多样化的需求! 下面同样通过一个实操案例来为大家进行详细的展示! 一、实操案例介绍 ...
(1) 我们可以利用线性、logistic、Cox回归绘制RCS曲线。（2）然后，你可以回到混杂偏倚控制界面，明确RCS曲线的因变量和自变量。（3）协变量呢，它会显示在RCS曲线界面，而且你可以根据P值筛选。你可以挑选协变量来源 也可以定义协变量的P值 （4）绘制RCS曲线，可自定义或者默认设置，一般都是自定义。现在就出来结果...
终于攻克限制性立方样条 R语言代码。限制性立方样条(RCS)经过AI的帮忙,终于攻克 - Dr Yifan Li于20231119发布在抖音,已经收获了39个喜欢,来抖音,记录美好生活!
限制性立方样条图 R语言添加p值 rcs限制性立方样条包 1.原理 限制性立方样条(Restricted cubic spline,RCS)是分析非线性关系的最常见的方法之一。RCS用三次函数拟合不同节点之间的曲线并使其平滑连接,从而达到拟合整个曲线并检验其线性的过程。可以想见,RCS的节点数对拟合结果来说非常重要。通常,小于30个样本数的小...