限制性立方样条Cox回归模型在R语言中的应用

限制性立方样条Cox回归模型在R语言中的应用

限制性立方样条（Restricted Cubic Splines）是一种非参数化的拟合方法，在生存分析中经常与Cox回归模型结合使用。它能够更准确地捕捉变量之间的非线性关系，并提供可解释的结果。本文将介绍如何在R语言中使用限制性立方样条Cox回归模型，并提供相应的源代码和实例。

首先，我们需要加载所需的库，包括"survival"和"rms"：

library(survival)
library(rms)

接下来，我们将使用一个实际数据集来演示限制性立方样条Cox回归模型的应用。我们选择了著名的"lung"数据集，该数据集包含了患者的生存时间和一些相关的生理特征。

data(lung)

然后，我们需要对待分析的变量进行预处理。通常情况下，连续变量需要转化为限制性立方样条变量。这可以通过rcs()函数来实现。在下面的代码中，我们将使用年龄作为一个连续变量进行演示：

lung$age <- rcs(lung$age, 4)  # 将年龄转化为限制性立方样条变量

接着，我们需要创建一个Cox回归模型对象，并使用cph()函数来拟合模型。在这个函数中，我们可以通过survival包提供的Surv()函数来定义生存时间和事件：