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)。
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...
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语言入门课程第18课《展示非线性关系》中也简单介绍过限制性立方样条的应用()。 ...
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...
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...
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降低 ...
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...
临床上,因变量和临床的结局有时候不是线性关系,而回归模型有一个重要的假设就是自变量和因变量呈线性关联,因此非线性关系模型用回归分析来拟合受到限制。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。
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《...
非线性关系的分析中，限制性立方样条（Restricted cubic spline, RCS）是一种有效的工具，它在回归样条的基础上增加了自变量两端的线性约束，确保曲线的平滑性。选择适当的节点个数（通常推荐3-5个）对拟合曲线的形状和光滑度至关重要。以下是一个代码示例，用于实现RCS，并解决可能遇到的问题。在R语言中...