具有rcs的lrm公式

Question

我试图使用rms::lrm函数来拟合逻辑回归模型，其中我将rcs函数应用于一个变量，并使用数据集中的其余变量。

例如，我想做以下工作：

fit = rms::lrm(y~ rcs(a) + ., data=myData, x=TRUE, y=TRUE)

但是，这将返回以下错误：

错误的if (!length(fname) \x !any(fname==zname)) {：TRUE/FALSE需要的缺失值

我尝试了几种不同的排列公式，但没有其他任何错误。

以下示例工作正常，没有错误：

fit = rms::lrm(y~ rcs(a), data=myData, x=TRUE, y=TRUE)
fit = rms::lrm(y~ ., data=myData, x=TRUE, y=TRUE)

是否有任何方便的方法将rcs()应用于特定的变量，但仍然使用“。操作符，还是仅仅因为我使用的是rcs()，就需要手动键入所有其他变量？

谢谢!

Answer 1

它不使用“。”运算符，但我有时使用粘贴/折叠来生成要包含的变量列表。在你的例子中是这样的：

#get all the columns except for 'a'
linearvars <- setdiff(colnames(data),'a')
linearphrase <- paste(linearvars, collapse=" + ")

#combine the linear terms with the rest of the formula
fullformula <- as.formula( paste0('y~rcs(a) + ', linearphrase) )

或者作为单行：

fullformula <- as.formula(paste0('y~rcs(a) + ', paste(setdiff(colnames(data), 'a'), collapse=" + ")))