R语言实现限制性立方样条拟合（1）

最新推荐文章于 2025-02-28 13:23:29 发布
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分类专栏： 常用方法 文章标签： r语言
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library(ggrcs)
library(rms)
library(ggplot2)
library(scales)
library(cowplot)
data<-na.omit(lung)
str(data)
dd<-datadist(data)
options(datadist='dd')
fit<- cph(Surv(time,status==1) ~ rcs(wt.loss,4)+sex, x=TRUE, y=TRUE,data=data)
ggrcs(data=data,fit=fit,x="wt.loss")

R语言生存分析之限制性立方样条分析详解：拟合连续自变量与事件风险的关系：基于survival包lung数据
2301_79331421的博客
08-24 783
在本文中，我们将使用R语言中的rms包和survival包，以lung数据为例，详细介绍如何进行限制性立方样条分析，并给出相应的源代码。通过以上步骤，我们完成了R语言中基于rms包和survival包的限制性立方样条分析。通过拟合限制性立方样条函数，我们可以更好地理解连续自变量与事件风险之间的关系。首先，我们需要创建一个基于时间的限制性立方样条函数。除了摘要信息外，我们还可以绘制限制性立方样条函数拟合的曲线。作为连续自变量，并指定了4个节点，即创建了一个包含4个自由度的限制性立方样条函数。
R语言生存分析之限制性立方样条分析：样条回归、和多项式回归有什么不同？是否存在非线性关系、限制性立方样条cox回归模型
最新发布
statistics+insight+vista+power
03-28 163
R语言生存分析之限制性立方样条分析：样条回归、和多项式回归有什么不同？是否存在非线性关系、限制性立方样条cox回归模型
R语言基于Logistic回归绘制限制性立方样条图（Restricted Cubic Spline）
m0_61115677的博客
08-21 3万+
相关介绍： 在病因推断、剂量效应研究中，时常要分析自变量和因变量的数量关系。广义线性模型，如Logistic回归、Possion回归等是应用比较广泛的方法。它的一个重要假设是通过选择合适的链接函数，因变量与自变量的关系呈线性。这个假设在某些情况下并不成立。 此时一个常见的处理是采用百分位数等方法将连续性变量分段(P value for trend)。但是分段往往主观，而且损失信息，并有可能引入偏倚。本文介绍限制性立方样条拟合自变量和因变量之间的非线性关系。 限制性立方样条中节点的个数(k)和...
R语言限制性立方样条回归
医学和生信笔记的博客
01-11 8072
前面用了2篇推文，帮大家梳理了的常用方法，包括今天主要介绍R语言实现。读过上面几篇推文的朋友想必已经知道了（没看过的建议先看看），样条回归包括很多种，限制性立方样条只是其中一种，更多的大家可以自己了解。
用R语言绘制限制性立方样条
CyberLynxO的博客
08-23 1467
限制性立方样条（Restricted Cubic Splines）是一种常用的非线性插值方法，常用于数据的光滑拟合和曲线拟合。通过调整节点向量的设置，您可以进一步控制曲线的形状和平滑程度。运行上述代码，我们将得到一张包含原始数据点和限制性立方样条拟合曲线的图形。接下来，我们可以使用拟合的模型来进行预测。为了绘制限制性立方样条的曲线，我们需要生成一组新的自变量值，并使用。为了使用限制性立方样条进行拟合，我们首先需要定义一个节点向量，用于划分数据的分段区间。函数来拟合数据，并使用创建的节点向量作为预测变量。
基于rms包的限制性立方样条回归（RCS）R代码实现
2301_79584199的博客
10-16 1万+
RCS
R语言限制性立方样条(RCS, Restricted cubic spline)分析：基于logistic回归模型、南非心脏病数据集（South African Heart Disease）
statistics+insight+vista+power
02-25 1229
R语言限制性立方样条(RCS, Restricted cubic spline)分析：基于logistic回归模型、南非心脏病数据集（South African Heart Disease）
R语言生存分析：限制性立方样条分析在拟合连续自变量与事件风险之间的关系上的详解实战
PixelCoder的博客
08-11 434
在上述代码中，我们使用了rcs函数创建了一个限制性立方样条对象age_rcs，其中参数3表示我们希望拟合三次样条函数。通过限制性立方样条分析，我们可以更好地理解连续自变量与事件风险之间的关系，并作出相应的预测。限制性立方样条分析是一种常用的生存分析方法，用于研究连续自变量与事件风险之间的关系。根据图形的变化，我们可以推断出年龄与事件风险之间的关系。接下来，我们可以利用拟合的模型进行预测，以了解年龄与事件风险之间的关系。R语言生存分析：限制性立方样条分析在拟合连续自变量与事件风险之间的关系上的详解实战。
R语言构建限制性立方样条cox回归模型：使用cph函数和rcs函数构建限制性立方样条cox回归模型
statistics+insight+vista+power
02-28 83
R语言构建限制性立方样条cox回归模型：使用cph函数和rcs函数构建限制性立方样条cox回归模型
R语言12篇文章带您深入了解限制立方条图（Restricted cubic spline，RCS）
dege857的博客
10-06 1万+
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。6.绘制复杂抽样设计数据（NHANES数据）的限制立方条图，虽然市面上有多种做法，回头来看，还是我这种比较靠谱。3.基于RMS包的逻辑回归和线性回归的限制立方样条图，是对上一篇文章的扩展。
限制性立方样条（Restricted Cubic Spline）
热门推荐
姚巨龙的博客
07-03 4万+
限制性立方样条函数 (restricted cubic spline,RCS) 属于多项式中的一种，最大的特点在于它进行了样条插值并对趋势首尾两端进行了线性限制，即在第一个节点前的趋势和最后一个节点后的趋势强制限制为线性。.....................
R绘制线性回归限制性立方样条图
kaiming000的博客
01-12 3559
接上一期关于logistic回归的限制性立方样条，本期介绍基于线性回归模型的限制性立方样条图。变量要求：x为连续性变量，y为连续性变量。其他协变量既可以是分类变量，也可以是连续变量。今天展示的是年龄对BMI的影响，自变量因变量协变量ageBMI地区、sex、睡眠时间同样的，直接看数据形式和最终的效果图：数据情况：这里展示前几行结果图如下：.libPaths()#查看R包位置##这里改成自己电脑的路径setwd("C:/Users/12974/Desktop/百度经验/简书/R绘制限制性立方样条图")#设置工
R实战 | 限制性立方样条(RCS)
weixin_45822007的博客
08-15 2万+
RCS在科学研究中，我们经常构建回归模型来分析自变量和因变量之间的关系。大多数的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。当自变量和因变量之间为非线性关系时，可以将连续型变量转化为分类变量，但是分类变量的类别数目以及节点位置的选择一般会带有主观性并且分类变量会损失部分信息；也可以直接拟合自变量和因变量之间的非线性关系，但是直接构建多项式回归可能存在过度拟合、共线性等问题。因此，一个更好...
R语言rms包生存分析之限制性立方样条(RCS, Restricted cubic spline)分析:拟合连续性自变量和事件风险之间的关系并绘制直方图、平滑曲线、双Y轴于同一个图像中
data+scenario+science+insight
10-01 4421
R语言rms包生存分析之限制性立方样条(RCS, Restricted cubic spline)分析:拟合连续性自变量和事件风险之间的关系并绘制直方图、平滑曲线、双Y轴于同一个图像中 目录 R语言rms包生存分析之限制性立方样条(RCS, Restricted cubic spline)分析:拟合连续性自变量和事件风险之间的关系并绘制直方图、平滑曲线、双Y轴 #限制性立方样条图（Restricted cubic spline，RCS） #导入包 #生成仿真数据 #数据格式转换 #cox回
R绘制基于Cox回归模型的限制性立方样条图
kaiming000的博客
01-13 4290
R绘制基于Cox回归模型的限制性立方样条图。
R实战_限制性立方样条图
m0_65623142的博客
03-08 2396
大多数研究者推荐的节点为3-5个。绝大多数情况下, 节点的位置对限制性立方样条的拟合影响不大, 而节点的个数则决定曲线的形状, 或者说平滑程度。当节点的个数为2时, 得到的拟合曲线就是一条直线。geom_ribbon(data=HR, aes(age,ymin = lower, ymax = upper),alpha = 0.1,fill="red") #优化曲线。fit
实例演示R语言制作限制性立方条图
dege857的博客
03-31 1万+
限制性立方样条函数（RCS）在比较非线性关系中很常用。既往我们已经讲过R语言制作限制性立方条图，但是讲得比较简单，中间有些环节没写出来，我也不是很满意，今天重新来说一下。主要是要用到rms包的rcs函数来绘制，继续用我们的乳腺癌数据来绘制，因为目前也没找到什么好的数据。 我们先导入包，导入数据 library(foreign) library(rms) bc <- read.spss("E:/r/test/Breast cancer survival agec.sav",
代码+视频，手把手教你R语言ggrcs包绘制限制立方样条图+阈值效应分析
dege857的博客
12-28 4226
ggrcs包用于绘制限制立方样条图，目前ggrcs包已经升级到3.5版本了，本人出一个规范的教程和视频，包含有代码，供大家参考。代码+视频，手把手教你R语言ggrcs包绘制限制立方样条图+阈值效应分析。
rcs限制性立方样条代码
03-15
### RCS（限制性立方样条）简介 RCS（Restricted Cubic Spline），即限制性立方样条，是一种用于拟合平滑曲线的技术，在统计建模和数据插值领域广泛应用。它通过定义一组节点来控制样条函数的行为，并施加边界条件以确保其光滑性和连续性。 以下是基于 Python 的 RCS 实现代码示例： ```python import numpy as np from patsy import dmatrix import statsmodels.api as sm def restricted_cubic_spline(x, knots): """ 计算给定输入 x 和结点 knots 下的限制性立方样条基矩阵。 参数: x (array-like): 输入变量数组。 knots (list or array-like): 结点位置列表。 返回: matrix: 样条基矩阵。 """ formula = 'bs(x, knots=' + str(knots) + ', degree=3, include_intercept=False)' return dmatrix(formula, {"x": x}, return_type="dataframe") # 示例：生成一些测试数据并计算样条基矩阵 np.random.seed(42) x = np.linspace(0, 10, 100) knots = [2, 4, 6, 8] rcs_matrix = restricted_cubic_spline(x, knots) print(rcs_matrix.head()) ``` 上述代码利用 `patsy` 库中的 `dmatrix` 函数构建了一个限制性立方样条的设计矩阵[^3]。此方法允许用户指定任意数量的结点，并自动处理边界约束。 --- ### 关于 Marching Cubes 算法与 RCS 的联系 Marching Cubes 是一种经典的三维表面重建算法，主要用于从离散体素网格中提取等值面。尽管该算法本身并不直接涉及样条技术，但在某些高级应用中，可以结合 RCS 来优化曲面表示或提高几何精度。例如，可以通过 RCS 对 Marching Cubes 输出的顶点坐标进行平滑处理[^1]。 --- ### GPU 编程背景下的 RCS 可能用途 在现代图形渲染管线中，《GPU Gems 3》提到过许多复杂场景下如何高效实现动态效果的方法[^2]。虽然书中并未具体提及 RCS 技术的应用，但从理论角度来看，RCS 能够很好地融入到诸如地形生成、角色动画路径规划等领域之中。这得益于其强大的局部调整能力和全局一致性保障特性。 --- ####
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