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(Restricted cubic spline,RCS)就是分析非线性关系的最常见的方法之一。
rm(list=ls())
library(smoothHR)
library(survival)
library(rms)
library(Hmisc
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(Restricted cubic spline,RCS)就是分析非线性关系的最常见的方法之一。
rm(list=ls())
library(smoothHR)
library(survival)
library(rms)
library(Hmisc
道可道,非常道;名可名,非常名。 无名,天地之始,有名,万物之母。 故常无欲,以观其妙,常有欲,以观其徼。 此两者,同出而异名,同谓之玄,玄之又玄,众妙之门。