#构建回归方程，使用lrm()函数构建二元LR，这里面的方程式就是结局~变量A+变量B+...，后面data来自自己命名的这个文件啦

构建回归方程通常用于预测目标变量（也称为因变量）如何依赖于一个或多个自变量（也称作解释变量）。在R语言中，`lrm()`函数是`MASS`包中的一个工具，用于构建逻辑斯谛回归模型，适合处理二分类问题。当你提到"结局~变量A+变量B+..."，这表示你想要建立的是一个线性回归模型，如果结局是连续的数值型数据。

假设你有一个名为"data"的数据集，其中包含列"结局"和一些特征变量如"A", "B"等，你可以按照以下步骤使用`lrm()`：

# 首先，加载必要的库
library(MASS)

# 确保你的数据已经加载到环境中，并且数据格式正确
data <- read.csv("your_file_name.csv") # 替换为你的文件路径

# 检查数据
head(data)
# 定义结局变量和自变量
outcome_variable <- "结局"
predictor_variables <- c("变量A", "变量B") # 根据实际情况替换

# 使用lrm函数构建回归模型
model <- lrm(outcome_variable ~ ., data = data[, predictor_variables])

# 输出模型摘要
summary(model)

在这个过程中，`.`通配符代表选择除结局变量以外的所有列作为自变量。然后你会得到模型的系数、p值、AIC等信息，帮助理解各变量对结局的影响。

相关问题

r语言逻辑回归用lrm函数怎么调整逻辑回归的阈值？

在R语言中，可以使用rms包中的lrm()函数进行逻辑回归建模。要调整逻辑回归的阈值，可以使用predict()函数来预测概率，并使用ifelse()函数将概率转换为二元分类结果。具体步骤如下：
1. 使用lrm()函数拟合逻辑回归模型。
2. 使用predict()函数预测概率。
3. 使用ifelse()函数将概率转换为二元分类结果，其中阈值可以通过调整第二个参数来实现。例如，如果希望将阈值设置为0.7，则可以使用ifelse(predict(lrm_model) > 0.7, 1, 0)。

###Logistic ##数据集划分 set.seed(1) train_id=sample(1:nrow(data),0.7*nrow(data)) train=data[train_id,] test=data[-train_id,] write.csv(train,file = "train.csv") write.csv(test,file="tset.csv") ###logistics和列线图 anyNA(train) mydata <- train install.packages("rms") library(rms) library(Hmisc) attach(mydata) dd <- datadist(mydata) options(datadist='dd') fit0 <- lrm(outcom~BMI+fus+lym+mon+alt+ast+ldh+ na+crp+aptt+inr+sssj+pzsxj+mmzj+pmzj+xxbbhz +shmmzj ,data=mydata,x=T,y=T)#lasso回归中筛选出的变量 fit0 nom0 <- nomogram(fit0,fun=plogis,fun.at = c(.001,.01,.05,.5, .95, .99,.999), lp=T,funlabel="thrombus rate") plot(nom0) fit1 <- lrm(outcom ~ BMI+lym+fus +aptt+sssj+mmzj, data = mydata,x=T,y=T)#对于不显著的指标予以剔除 fit1 summary(fit1) ##nomogram nom1 <- nomogram(fit1, fun = plogis, fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999), lp = TRUE, funlabel = "thrombus rate") plot(nom1) ###predict预测并做ROC install.packages("rms") library(rms) install.packages("tidyverse") library(tidyverse) anyNA(train) fit1 gd <- predict(fit1, newdata = train, se.fit = FALSE, dispersion = NULL, terms = FALSE, na.action = na.pass) gd2 <- predict(fit1,newdata=test, se.fit=FALSE,dispersion=NULL,terms=NULL, na.action=na.pass)

根据您提供的代码，可能存在以下问题：

1. `fus` 变量可能被拼写错误，导致无法识别。建议检查变量名称是否正确。

2. 在 `lrm()` 函数中，`x=T` 和 `y=T` 参数是无效的。如果想要使用公式输入变量，可以使用 `formula` 参数，例如 `formula = outcom ~ .` 表示使用所有变量进行拟合。

3. 在 `predict()` 函数中，`dispersion=NULL` 参数也是无效的。如果需要计算标准误，可以设置 `se.fit = TRUE`。

4. 在 `predict()` 函数中，`terms=NULL` 参数也是无效的。如果需要返回预测的线性预测值，可以设置 `type = "lp"`。

下面是修改过后的代码示例：

###Logistic 
##数据集划分 
set.seed(1) 
train_id <- sample(1:nrow(data), 0.7 * nrow(data)) 
train <- data[train_id,] 
test <- data[-train_id,] 
write.csv(train, file = "train.csv") 
write.csv(test, file = "test.csv") 

###logistics和列线图 
anyNA(train) 
mydata <- train 
install.packages("rms") 
library(rms) 
library(Hmisc) 
attach(mydata) 
dd <- datadist(mydata) 
options(datadist='dd') 

fit0 <- lrm(outcom ~ BMI + fus + lym + mon + alt + ast + ldh + na + crp + aptt + sssj + pzsxj + mmzj + pmzj + xxbbhz + shmmzj, 
            data = mydata) #lasso回归中筛选出的变量 fit0 
nom0 <- nomogram(fit0, fun = plogis, 
                  fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999), 
                  lp = TRUE, funlabel = "thrombus rate") 
plot(nom0) 

fit1 <- lrm(outcom ~ BMI + lym + fus + aptt + sssj + mmzj, 
            data = mydata) #对于不显著的指标予以剔除 
summary(fit1) 

##nomogram 
nom1 <- nomogram(fit1, 
                 fun = plogis, 
                 fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999), 
                 lp = TRUE, 
                 funlabel = "thrombus rate") 
plot(nom1) 

###predict预测并做ROC 
install.packages("tidyverse") 
library(tidyverse) 
anyNA(train) 

gd <- predict(fit1, newdata = train, 
              se.fit = TRUE, type = "lp", 
              na.action = na.pass) 

gd2 <- predict(fit1, newdata = test, 
               se.fit = TRUE, type = "lp", 
               na.action = na.pass) 

roc_obj <- roc(train$outcom, exp(gd)/(1 + exp(gd))) # 计算 ROC 曲线 
plot(roc_obj) # 绘制 ROC 曲线

请注意，这里的 `gd` 和 `gd2` 变量存储的是线性预测值，需要使用 `exp(gd)/(1 + exp(gd))` 转换为预测的概率值，才能用于计算 ROC 曲线。