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(R课程...
节点个数：分段回归，使每段都符合线性假设。Harrel建议节点数，大多数研究者推荐的节点为3-5个。#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);fit2 ...
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...
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...
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《...
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...
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:这里的每个汉字我都认识...
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...