拟合DLNM模型,设置交叉基参数的时候,滞后天数为21,在等距滞后对数(约1.4和5.5天)加上截距放置两个内部节。这个代码怎么写?
时间: 2024-04-16 09:29:30 浏览: 12
在R中拟合DLNM(Distributed Lag Non-linear Model)模型,并设置交叉基参数的代码如下所示:
```R
# 假设你的数据集包含响应变量y和解释变量x
# 安装和加载dlnm包
install.packages("dlnm")
library(dlnm)
# 创建滞后变量
lag_var <- dlnm::lag(x, varname = "x_lag", lag = 21)
# 创建等距滞后对数
crossbasis <- crossbasis(lag_var, lag_type = "log", lag_df = c(1.4, 5.5))
# 创建内部节
crossbasis <- crossbasis + dlnm::ns(x, df = 2, internal = c(1, 1))
# 构建DLNM模型
model <- dlnm(y ~ crossbasis, data = your_data)
# 查看模型结果
summary(model)
```
在这段代码中,我们首先安装和加载了`dlnm`包,它是用于拟合DLNM模型的包。然后,我们使用`dlnm::lag()`函数创建了一个滞后变量`lag_var`,滞后天数设置为21。
接下来,我们使用`crossbasis()`函数创建了等距滞后对数。`lag_type = "log"`表示我们要使用对数变换,`lag_df = c(1.4, 5.5)`表示我们要对应于1.4天和5.5天的等距滞后对数。
然后,我们使用`dlnm::ns()`函数创建了两个内部节,其中`df = 2`表示每个内部节使用2个自由度。
最后,我们使用`dlnm()`函数构建DLNM模型,将响应变量`y`与交叉基参数`crossbasis`进行拟合。请将代码中的`your_data`替换为你的数据集名称,并根据实际情况进行相应的修改。
运行这段代码后,你将会得到DLNM模型的结果摘要。