如何用样条曲线绘制Cox危害模型
对面
我有以下模型：
coxph(Surv(fulength, mortality == 1) ~ pspline(predictor))
其中fulength是随访的持续时间（包括死亡率），预测因子是死亡率的预测因子。
上面命令的输出是这样的：
coef se(coef) se2 Chisq DF p
pspline(predictor), line 0.174 0.0563 0.0562 9.52 1.00 0.002
pspline(predictor), nonl 4.74 3.09 0.200
如何绘制该模型，以便在y轴上获得具有95％置信带和危险比的优美曲线？我的目标是类似于以下内容：
红外光谱
这是您在rms-package的？cph中运行第一个示例时得到的：
n <- 1000
set.seed(731)
age <- 50 + 12*rnorm(n)
label(age) <- "Age"
sex <- factor(sample(c('Male','Female'), n,
rep=TRUE, prob=c(.6, .4)))
cens <- 15*runif(n)
h <- .02*exp(.04*(age-50)+.8*(sex=='Female'))
dt <- -log(runif(n))/h
label(dt) <- 'Follow-up Time'
e <- ifelse(dt <= cens,1,0)
dt <- pmin(dt, cens)
units(dt) <- "Year"
dd <- datadist(age, sex)
options(datadist='dd')
S <- Surv(dt,e)
f <- cph(S ~ rcs(age,4) + sex, x=TRUE, y=TRUE)
cox.zph(f, "rank") # tests of PH
anova(f)
plot(Predict(f, age, sex)) # plot age effect, 2 curves for 2 sexes
由于rms / Hmisc软件包组合使用晶格图，因此需要使用晶格函数完成具有边际年龄密度特征的注释。另一方面，如果您想将响应值更改为相对危险，则可以在Predict调用中添加一个'fun = exp'参数，并依赖该图以获取：
png(); plot(Predict(f, age, sex, fun=exp), ylab="Relative Hazard");dev.off()
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