以R中自带的ChicagoNMMAPS数据集为例，以温度为自变量，死亡数为因变量，其他变量作为混杂因素进行控制，建立DLNM模型，要如何建立，请提供代码

首先，你需要安装和加载 `dlnm` 包和 `mgcv` 包。然后，你可以按照以下步骤建立DLNM模型：

1. 加载数据集

data(ChicagoNMMAPS)

2. 对数据进行预处理，包括对时间变量进行转换和缺失值的处理

# 将时间变量转换为POSIXct格式
ChicagoNMMAPS$datetime <- as.POSIXct(paste(ChicagoNMMAPS$date, ChicagoNMMAPS$time),
                                      format = "%m/%d/%Y %H:%M:%S", tz = "UTC")
# 处理缺失值
ChicagoNMMAPS <- na.omit(ChicagoNMMAPS)

3. 建立DLNM模型

library(dlnm)
library(mgcv)

# 定义自变量和因变量
temp <- ChicagoNMMAPS$temp
deaths <- ChicagoNMMAPS$death

# 定义混杂因素
cbind(ChicagoNMMAPS$pm10, ChicagoNMMAPS$so2, ChicagoNMMAPS$o3)

# 定义时间变量
datetime <- as.numeric(ChicagoNMMAPS$datetime - min(ChicagoNMMAPS$datetime))

# 建立基于自然样条的DLNM模型
model <- gam(deaths ~ dlnm(temp, lag = 0, knots = 4) + 
               s(datetime, bs = "cr", k = 100) + 
               s(cbind(ChicagoNMMAPS$pm10, ChicagoNMMAPS$so2, ChicagoNMMAPS$o3)),
             data = ChicagoNMMAPS, family = poisson())

在上述代码中，我们使用 `dlnm` 函数定义了温度作为自变量，并设置了 `lag` 参数为0以表示没有滞后效应，设置了 `knots` 参数为4以表示使用4个节点来拟合温度的非线性效应。我们还使用 `s` 函数定义了时间变量和混杂因素，并将它们作为模型的附加项。最后，我们使用 `gam` 函数建立了一个基于自然样条的DLNM模型，使用泊松回归来拟合因变量的计数数据。

请注意，这只是一个简单的例子，建立DLNM模型需要根据具体情况进行调整。