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...
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...
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...
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...
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...
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《...
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…
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。