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我正在尝试使用rms包绘制受限三次样条模型。但是我找不到任何方法来调整我的 cox 比例风险模型，我只能得到未调整的拟合。这是我的代码：

library(survival)
library(rms)

dd <- datadist(Cox9)
options(datadist="dd")

fit <- cph(Surv(follcox,evento) ~  rcs(G_VINO,3))
plot(Predict(fit_vino), lty=1, lwd=3, ylim=c(-0.5,1.0),xlim = c(0,50), col="white")

通过这个编码，我得到了未调整的样条模型。我想知道如何添加混杂变量来调整模型。我试过了：

fit_vino_adj <- cph(Surv(follcox,evento) ~rcs(G_VINO+edad0+actfis+energia))
plot(Predict(fit_vino_adj), lty=2, lwd=2)

但这给了我每个变量的样条模型，任何人都知道如何调整我的模型？

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由于您未能在 Cox9 中包含数据或展示如何构建类似的数据框或显示任何输出，我们只能猜测发生了什么并做出笼统的回应。看来您正在将变量捆绑在rcs函数中。这不太可能成功，或者如果成功了，结果似乎很可能是不正确的。Predict相反，您应该构建此拟合，然后通过在-call中命名焦点变量，仅绘制您感兴趣的曲线的调整拟合。

fit_vino_adj <- cph(Surv(follcox,evento) ~ rcs(G_VINO, 3)+edad0+actfis+energia)
plot(Predict(fit_vino_adj, name="G_VINO"), lty=2, lwd=2)

或者也许（假设这些都是连续测量）在以下​​之后进行非常轻微修改的绘图调用：

fit_vino_adj2 <- cph(Surv(follcox,evento) ~ rcs(G_VINO, 3)+rcs(edad0, 3) + 
                                           rcs(actfis, 3) + rcs(energia, 3) )
plot(Predict(fit_vino_adj), lty=2, lwd=2)  # to see form of all variable fits.

如果您想rcs在模型中有两个或更多样条曲线，那么您需要分别环绕rcs其他变量。没想到rcs函数不像^函数，有公式展开的方法。（尽管您声称您从第二个模型中获得了单独的输出，这让我想知道我是否完全跟上了那个包。）如果您想要一个复杂的曲面，我称之为“交叉样条”，那么您将使用*运算符之间两个rcs电话。与因子变量交叉将为因子的每个水平构建单独的 rcs 样条拟合。

于 2015-11-10T18:18:03.747 回答