我想使用Cox比例风险回归来研究一些持续风险因素与我的偏好疾病的U型关联。到目前为止,我已经用
R
以及
survival
这样包装
library(survival)
coxph(Surv(entry, exit, status) ~ pspline(my.risk.factor, df = df))
然而,尽管文档并不太冗长,但在我看来,这些样条曲线并没有受到限制(即,被迫在尾部呈线性),因此在所述尾部显示出很高的方差,而且我不得不提供所需的拟合复杂性(通过
df
参数)。我更愿意像在
mgcv
包,它可以自动调节拟合的复杂性,但AFAIK不支持cox模型。
我能用它吗
R
,如果是,怎么做?