r语言dlnm模型代码

R语言中的dlnm（Delay-NonLinear Model）模型是一种用于分析时间延迟效应的统计工具，主要用于暴露-反应关系的建模，特别是在存在剂量-反应、时间和剂量延迟的情况下。dlnm通常用于环境卫生学和流行病学研究中。

以下是创建一个简单dlnm模型的基本步骤：

# 首先，需要安装必要的包，如`delayedMatrixStats`和`dlnm`
install.packages(c("delayedMatrixStats", "dlnm"))

# 加载包
library(dlnm)

# 假设我们有数据df，其中包含暴露x（例如空气质量），滞后期l (以天数计)，以及响应变量y（疾病发生）
data(df)

# 对应的响应变量通常是累积发病率或死亡率
y <- df$your_response_variable
x <- df$exposure
l <- df$lag_time

# 创建一个dlnm对象
model <- dlnm(y ~ x, time = l)

# 拟合模型，可能会返回一个复杂的时间-剂量-滞后曲线
fit <- fit_dlnm(model)

# 可视化结果
plot(fit)

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写一个R语言 分布滞后非线性DLNM模型代码

这里有一段简单的R语言代码，可以用来创建一个分布滞后非线性DLNM模型：# 载入所需的包
library(dlnm)
# 创建模型
model <- dlnm(y ~ x1 + x2 + x3, dist = "gaussian", lag = c(1, 1, 1), data = data)
# 拟合模型
fit <- fit.dlnm(model)

写一个R语言 分布滞后非线性DLNM模型完整代码

library(nlme)
model <- nlme(y ~ SSasympOff(time, Asym, R0, lrc),
data = data,
fixed = Asym + R0 + lrc ~ 1,
random = Asym ~ 1,
start = list(fixed = c(Asym = 10, R0 = 0.5, lrc = -1)),
control = nlmeControl(maxIter = 200, msMaxIter = 200))
summary(model)