library(dlnm);library(splines); range <- range(data$tmean,na.rm=T) nknots<-3 # Number of knots for temperature nlagknots<-2 # Number of knots for lag ktmean <- range[1] + (range[2]-range[1])/(nknots+1)*1:nknots # Knots for temperature klag<-c(1.4,5.5) # Knots for lag basis.tmean <- crossbasis(data$tmean,lag=21,argvar=list(fun="ns",knots=ktmean), arglag=list(fun="ns",knots=klag)) summary(basis.tmean)\n model_TV01_All.cause_new <- glm(All.cause ~ ns(TV07,3)+ season2 + interaction_term_TV01 + basis.tmean + ns(RH,df=3) +ns(time, 8* 6)+as.factor(DOW), family=quasipoisson(), data) 我要绘制这个模型的TV07这个变量单独对于All.cause的coefficient效应图怎么画
时间: 2024-04-17 18:24:15 浏览: 24
要绘制模型中TV07变量单独对于All.cause的系数效应图,你可以使用`visreg`包来实现。以下是一个示例代码:
```R
# 安装并加载visreg包
install.packages("visreg")
library(visreg)
# 提取TV07变量的效应
effect <- visreg(model_TV01_All.cause_new, "TV07")
# 绘制TV07变量的效应图
plot(effect, col = "blue", lwd = 2, xlab = "TV07", ylab = "All.cause", main = "Effect of TV07 on All.cause")
```
在上述代码中,我们假设你已经拟合了一个glm模型,并将其命名为`model_TV01_All.cause_new`。然后,我们使用`visreg()`函数提取TV07变量的效应。最后,我们使用`plot()`函数绘制TV07变量的效应图。
请注意,你需要根据你的实际模型名称进行相应的修改。
希望这个回答对你有帮助!如果你有其他问题,请随时提问。
相关问题
写一个R语言 分布滞后非线性DLNM模型代码
好的,以下是一个简单的R语言分布滞后非线性DLNM模型代码:
```R
# 载入所需的库
library(dlnm)
# 导入数据
data("data1")
# 创建分布滞后模型
dlnm_model <- dlnm(temp, lag = 4, season = "ns", trend = "ns")
# 创建非线性模型
nonlinear_model <- lm(death ~ ns(date, 4) + s(humidity, bs = "cs"))
# 将分布滞后模型和非线性模型结合起来,创建DLNM模型
dlnm_nonlinear_model <- crossbasis(nonlinear_model, dlnm_model)
# 对模型进行评估
summary(dlnm_nonlinear_model)
# 使用所建立的模型进行预测
prediction <- predict(dlnm_nonlinear_model, newdata = data.frame(temp = 25, humidity = 60, date = as.Date("2021-01-01")))
```
这是一个简单的代码示例,具体实现还需要根据具体问题进行定制化开发。
如何查看DLNM模型结果
DLNM(distributed lag non-linear model)是一种用于研究时间序列数据中时间滞后效应的模型。在R语言中,可以使用dlnm包来建立DLNM模型,并使用`summary()`函数来查看模型结果。
具体步骤如下:
1. 安装dlnm包
```R
install.packages("dlnm")
```
2. 导入数据
以dlnm包自带的数据集`data(simEra)`为例:
```R
library(dlnm)
data(simEra)
```
3. 建立DLNM模型
以温度和死亡率为例,建立一个包含线性和非线性滞后效应的DLNM模型:
```R
# 建立DLNM模型
model <- crossbasis(simEra$temp, lag = 2, argvar=list(c(10, 30, 50)), season = "cos", endmean = "none")
+ crossbasis(simEra$death, lag = 2, argvar=list(c(10, 30, 50)), season = "cos", endmean = "none")
+ cbpl(model = "ns", lag = 1)
+ cbpl(model = "ns", lag = 2)
+ cbpl(model = "ns", lag = 3)
+ ns(simEra$time, df = 8, season = "cos")
+ ns(simEra$hour, df = 8, season = "cos")
+ ns(simEra$dow, df = 6, season = "cos")
model_fit <- glm(simEra$death ~ model, family = poisson())
```
在建立模型时,需要使用`crossbasis()`函数来创建温度和死亡率的交互项,并使用`cbpl()`函数来添加线性和非线性滞后效应。在本例中,我们添加了3个滞后效应,分别为1天、2天和3天。同时,我们还使用了`ns()`函数来建立时间和小时的非线性效应。
4. 查看模型结果
使用`summary()`函数来查看DLNM模型的结果:
```R
summary(model_fit)
```
在模型结果中,可以查看到各个变量的系数、标准误、z值和p值等信息,以及模型的拟合优度(如AIC、BIC等)。同时,还可以通过检查残差分布、残差-拟合值图等图形来评估模型的拟合效果。
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