回归样条(regression spline)本质上是一个分段多项式, 但它一般要求每个分段点上连续并且二阶可导,这样可以保证曲线的平滑性。而限制性立方样条是在回归样条的基础上附加要求:样条函数在自变量数据范围两端的两个区间内为线性函数。 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)。
样条回归往往会在曲线的两头，预测的区间会非常宽，因此需要再加一个边界限制条件，即限制性立方样条图。限制性立方样条是在回归样条的基础上再加一个约束条件，即样条函数在自变量数据范围两端的两个区间内为线性函数，这样使得两边的预测更为准确一些。使用限制性立方样条图绘制非线性关系时，即将连续变量分为几段，...
常见的解决方法是将连续变量分类,但类别数目和节点位置的选择往往带有主观性,并且分类往往会损失信息。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(Restricted cubic spline,RCS)就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...
自变量x与因变量y之间存在非线性关系时 节点设置: 使用RCS绘制非线性关系时,即将连续变量分为几段,进行分段回归,通常需要设置样条函数截断值的个数以及位置 在«Regression Modeling Strategies»这本书中,Harrell建议: (1)节点数为4时,模型的拟合效果较好,即同时可以兼顾曲线的平滑程度以及避免过拟合造成的精确度...
(Restricted cubic spline)分析"))### Some Functions ###RCS_plot<-function(data,x){p<-ggplot()+geom_line(data=data,aes_string(x,"yhat"),linetype="solid",size=1,alpha=0.7,color="#B521F5")+geom_line(data=data,aes_string(x,"lower"),linetype="dashed",size=1,alpha=0.7,color="#B52...
常见的解决方法是将连续变量分类,但类别数目和节点位置的选择往往带有主观性,并且分类往往会损失信息。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(Restricted cubic spline,RCS)就是分析非线性关系的最常见的...
一、背景介绍最近在研究怎么处理论文数据,各种分析软件都有使用,比如:SPSS、Origin、stata16、medcalc和R语言都有些研究,其中除R语言外都是收费的。 二、R语言的安装1. 下载链接:https://pan.baidu.com/s/1HR…
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。 样条回归 概述 样条回归是由于数据在自变量取不同范围时有不同变化趋势,需要将数据分开,分别拟合模型,可以拟合直线、二次项、三次项式回归,其中拟合回归的类型根据实际情况而定。样条回归本质上其实是一个分段多项式,但它一般要求...
Dupont W. Dale Plummer Department of Biostatistics Vanderbilt University Medical School Nashville, Tennessee Restricted Cubic Splines (Natural Splines) Given {(xi , yi ) : i = 1,",n} We wish to model yi as a function of xi using a flexible non-linear model. In a restricted cubic spline ...
在医学研究中，非线性关系的分析方法——限制性立方样条（Restricted cubic spline，RCS）是描述自变量与因变量复杂关联的常用工具。尽管线性回归假设常遭挑战，分类方法易受主观性和信息损失影响，RCS因其灵活性和直观性受到青睐。例如，Lancet和BMJ等权威期刊常使用RCS来揭示BMI与死亡率的非线性关联。在《...