bkmr模型R语言代码

由于BKMR模型的复杂性，这里无法提供完整的R语言代码。但是，以下是BKMR模型的基本步骤和代码示例：

1. 准备数据：将数据集分为暴露变量、响应变量和协变量三个部分，并进行必要的数据清洗和预处理。

2. 安装和加载BKMR包：在R中使用以下命令安装和加载BKMR包：

install.packages("BKMR")
library(BKMR)

3. 拟合BKMR模型：使用`bkmr()`函数拟合BKMR模型。以下是一个示例代码：

# 假设我们有一个名为data的数据框，其中y是响应变量，x是暴露变量，z是协变量
# 我们使用正态核函数和默认的先验分布
fit <- bkmr(y ~ x, data = data, Z = z, kernel = "normal")

# 查看模型结果
summary(fit)

4. 评估模型拟合：使用`plot()`函数和`predict()`函数评估模型拟合。以下是一个示例代码：

# 绘制dose-response曲线
plot(fit, exposure.values = seq(0, 1, length.out = 100))

# 预测响应变量
newdata <- data.frame(x = 0.5, z = mean(z))
predict(fit, newdata = newdata)

以上是BKMR模型的基本步骤和代码示例。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的数据处理和模型调整。如果您需要更多的帮助，请参考BKMR包的文档或咨询专业人士。