在这一步中,我们将拟合cox回归模型。 AI检测代码解析 # 拟合cox回归模型cox_model<-coxph(surv_obj~X1+X2,data=data) 1. 2. 添加RCS交互作用 现在,我们将添加RCS交互作用。我们可以使用rms包中的rcs()函数来实现。 AI检测代码解析 # 加载所需的包library(rms)# 添加RCS交互作用rcs_X1<-rcs(data$X1,3)...
我们绘制RCS曲线就可以直接来到"非线性趋势RCS图"模块啦！风暴统计平台提供了“线性回归”、“logistic回归”、“COX回归”三大常见的回归的RCS绘制！一站式满足不同研究者的统计需求。2.选择变量 这里我们以logistic回归为例，进行下面的实操！第一步：绘制单因素回归的RCS曲线，只需要选入”因变量“，”连续型自变量...
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（2）选择结局变量 结局变量必选，生存时间变量仅在Cox生存分析模型中会用到。（3）选择需要绘制RCS曲线的定量自变量 （4）选择“协变量”，控制混杂偏倚 这一步非必须，可以空白！结果就出来了！原始图像有点丑？没关系，可以个性化调整线条的粗细、图像的颜色等，只需要在这里选择“自定义设置”。根据需要对图像...
(1)选择模型 可以根据数据与研究目的,选取合适的模型,有线性、logistic、Cox生存分析三种。 (2)选择结局变量 结局变量必选,生存时间变量仅在Cox生存分析模型中会用到。 (3)选择需要绘制RCS曲线的定量自变量 (4)选择“协变量”,控制混杂偏倚 这一步非必须,可以空白! 结果就出来了! 原始图像有点丑?没关系,可以个...
Cox生存分析研究中增加精美的RCS曲线!(附教程) 限制性立方样条图(RCS曲线),是分析非线性关系的最常见的方法之一。近年来在Lancet、BMJ等杂志经常见到利用限制性立方样条来拟合非线性关系。网络上也有多种R包可以实现,比如国内学者自主开发的“ggrcs”、“rcssci”、“plotRCS”就挺好用。
cox.zph(fit, "rank") # PH 检验 ggcoxzph(cox.zph(fit, "rank")) #可视化等比例假定 anova(fit) #非线性检验 拟合cox回归模型 注意:这里的R命令是“cph”,而不是常见的生存分析中用到的“coxph" Tips:若因变量为二分类变量,改用lrm函数拟合模型:fit<- lrm(y ~ rcs(x1),data=data);若因变量为...
可以根据数据与研究目的,选取合适的模型,有线性、logistic、Cox生存分析三种。 (2)选择结局变量结局变量必选,生存时间变量仅在Cox生存分析模型中会用到。 (3)选择需要绘制RCS曲线的定量自变量 (4)选择“协变量”,控制混杂偏倚这一步非必须,可以空白!结果就出来了!原始图像有点丑...
Cox生存分析研究中增加精美的RCS曲线!(附教程) ,是分析非线性关系的最常见的方法之一。近年来在Lancet、BMJ等杂志经常见到利用限制性立方样条来拟合非线性关系。网络上也有多种R包可以实现,比如国内学者自主开发的“ggrcs”、“rcssci”、“plotRCS”就挺好用。
风暴统计平台提供了“线性回归”、“logistic回归”、“COX回归”三大常见的回归的RCS绘制!一站式满足不同研究者的统计需求。 2.选择变量 这里我们以logistic回归为例,进行下面的实操! 第一步: 绘制单因素回归的RCS曲线,只需要选入”因变量“,”连续型自变量“(因变量只能是二分类以0、1赋值哦!) ...