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...
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 (2)当样本量较大时,5个节点是更好的选择 (...
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...
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...
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。什么是立方样条?回归样条(regression spline)本质上是一个分段多项式, 但它一般要求...
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《...
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,...