已有数据集，包括年龄（20-99岁），时期（2010-2020年），请用R语言进行数据整理，构建APC模型，并输出结果

在R语言中，我们可以使用`apc()`函数来创建年龄别发病率趋势（Age Period Cohort, APC）模型，这通常用于分析特定疾病的发病率随时间、年龄的变化情况。以下是步骤：

1. **加载所需库**：
首先，确保已经安装了`epiDisplay`和`rms`这两个包，如果没有，可以使用`install.packages()`命令安装：

   install.packages("epiDisplay")
   install.packages("rms")

然后加载它们：

   library(epiDisplay)
   library(rms)

2. **数据预处理**：
假设你的数据集名为`mydata`，包含列`age`, `period`, 和 `cases`（表示病例数）。检查并整理数据，确保年龄和时期变量是整数格式，日期是`POSIXct`或类似格式。

3. **构建APC模型**：
使用`apc()`函数创建模型，假设`cases`是因变量，`age`和`period`是连续变量：

   apc_model <- apc(cases ~ age + period, data = mydata)

这里`+`表示线性组合，如果需要考虑交互效果，可以添加`age:period`。

4. **查看结果**：
查看模型摘要和系数表：

   summary(apc_model)
   print(model.matrix(apc_model))

模型摘要会显示APC曲线的主要统计信息，如截距、斜率等。`model.matrix()`则展示模型的结构。

5. **图形展示**：
使用`display()`或`plot()`函数可视化APC趋势图：

   display(apc_model, xlab="Period", ylab="Cases per 1000 population")