rcs在lm()模型中生成错误的预测

Question

我正在试着复制这篇博客文章。我想探讨样条如何与测试的多项式相比较。

My问题：使用rcs() --受限的三次样条--来自rms包，在常规lm()中应用时得到了非常奇怪的预测。ols()运行良好，但我对这种奇怪的行为感到有点惊讶。有人能向我解释一下发生了什么吗？

library(rms)
p4 <- poly(1:100, degree=4)
true4 <- p4 %*% c(1,2,-6,9)
days <- 1:70

noise4 <- true4 + rnorm(100, sd=.5)
reg.n4.4 <- lm(noise4[1:70] ~ poly(days, 4))
reg.n4.4ns <- lm(noise4[1:70] ~ ns(days,5))
reg.n4.4rcs <- lm(noise4[1:70] ~ rcs(days,5))
dd <- datadist(noise4[1:70], days)
options("datadist" = "dd")
reg.n4.4rcs_ols <- ols(noise4[1:70] ~ rcs(days,5))

plot(1:100, noise4)
nd <- data.frame(days=1:100)
lines(1:100, predict(reg.n4.4, newdata=nd), col="orange", lwd=3)
lines(1:100, predict(reg.n4.4ns, newdata=nd), col="red", lwd=3)
lines(1:100, predict(reg.n4.4rcs, newdata=nd), col="darkblue", lwd=3)
lines(1:100, predict(reg.n4.4rcs_ols, newdata=nd), col="grey", lwd=3)

legend("top", fill=c("orange", "red", "darkblue", "grey"), 
       legend=c("Poly", "Natural splines", "RCS - lm", "RCS - ols"))

你可以看到整个地方都是深蓝色的..。

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Answer 1

只要指定节点，就可以在非rms安装程序中使用rcs()。预测一个ols对象的缺省值为predict.ols，这很好，因为它“记住”当它符合模型时把结放在哪里。predict.lm没有这个功能，所以它使用新数据集的分布来确定节点的位置，而不是训练数据的分布。

Answer 2

将lm与rcs结合使用是个坏主意，即使您在rcs中指定了节点。下面是一个例子：

假数据。

library(tidyverse)
library(rms)

set.seed(100)

xx <- rnorm(1000)
yy <- 10 + 5*xx - 0.5*xx^2 - 2*xx^3 + rnorm(1000, 0, 4)
df <- data.frame(x=xx, y=yy)

设置您的环境以使用ols。

ddist <- datadist(df)
options("datadist" = "ddist")

拟合lm模型和ols模型。

mod_ols <- ols(y ~ rcs(x, parms=c(min(x), -2, 0, 2, max(x))), data=df)

mod_lm <- lm(y ~ rcs(x, parms=c(min(x),-2, 0, 2, max(x))), data=df)

创建测试数据集。

newdf <- data.frame(x=seq(-10, 10, 0.1))

比较newdf评分后的模型预测。

preds_ols <- predict(mod_ols, newdata=newdf)
preds_lm <- predict(mod_lm, newdata=newdf)

mean((preds_ols - preds_lm)^2)

as.numeric(coef(mod_ols))
as.numeric(coef(mod_lm))

compare_df <- newdf
compare_df$ols <- preds_ols
compare_df$lm <- preds_lm

compare_df <- compare_df %>% 
  gather(key="model", value="prediction", -x)

ggplot(compare_df, aes(x=x, y=prediction, group=model, linetype=model)) +
  geom_line()

模型预测在新的数据上可能是不同的，尽管两个模型之间的系数是相同的。

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编辑：

删除对max()和min()的函数调用，在parms参数中解决了这个问题。

kKnots <- with(df, c(min(x), -2, 0, 2, max(x))) ## hard-code

mod_ols <- ols(y ~ rcs(x, parms=kKnots), data=df)

mod_lm <- lm(y ~ rcs(x, parms=kKnots), data=df)