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)。
4.线性或逻辑回归参考 #线性回归示例参考ggplot(data=data, aes(x=age, y=time)) +geom_point()+stat_smooth(method = lm, formula = y ~ rcs(x,4))#逻辑回归示例参考fit3<-lrm(death ~ rcs(age,4)+sex,data=data)OR<-Predict(fit3, age,fun=exp,ref.zero = TRUE)ggplot(OR) 参考文献 https...
ggcoxfunctional(Surv(time, censor)~age+log(age)+sqrt(age),data=aa) 3、利用RCS曲线确认cut off值 #1.构建模型。【节点数为3.4.5均进行了构建和比较】 fit1<- cph(Surv(time,censor)~rcs(age,3),data=aa);anova(fit1); fit1 fit2<- cph(Surv(time,censor)~rcs(age,4),data=aa);anova(fit2...
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系。在之前医咖会R语言...
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...
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...
fit<- cph(Surv(time,death) ~ rcs(LogPSI,4),data=mydata)# 6. 这里是设置参考点,也就是HR为1的点,常见的为中位数或者临床有意义的点dd$limits$LogPSI[2] <- 0.68fit=update(fit) 2022-07-20 回复喜欢 清欢俗人 Arya 同问,想问一下解决了吗 2023-06-01 回复喜欢 Arya 姐妹,...
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...
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《...
spline 当我们的自变量和因变量之间不是简单的线性关系,我们还可以通过多项式回归,多元线性回归等方法构造非线性的关系模型,限制性立方样条(RCS)也是一种选择。 什么是Restricted cubic spline 实在是不了解这个东西到底是怎么翻译成的,因为仅仅从他的中文译名来看限制性立方样条,我们可能会有这样的疑惑:这里的每个汉字我...