← 返回 Apps可视化 · 本地处理
RCS Curve
把 assoc_rcs() 的预测网格画成剂量反应曲线：多模型叠加时线与置信带逐条开关、配色自定，P 值标到指定曲线上，按 dpi 导出 SVG、PNG、TIFF、PDF。
数据
3 曲线 · 180 点res <- assoc_rcs(dt, ...) write.csv(res, row.names = FALSE) # 复制控制台输出
曲线
| 模型 | 线 | 带 |
|---|---|---|
图形
P 值
标签
版式
导出
2000 × 1438 px · 169.3 × 121.7 mm
要矢量就用 SVG —— 可缩放、可在 Illustrator 里改，多数期刊直接接收。PNG、TIFF、PDF 是按上面那个 dpi 出的位图稿，三者都写入了 分辨率信息，排进 Word 或投稿系统时不会被当成 96 dpi 摆成满页。
说明
- 输入
assoc_rcs()的结果表：一行一个网格点，需要x、estimate、conf_low、conf_high；有model列就按模型分成多条曲线并叠加， 有p_overall/p_nonlinear就能标注 P 值。 CSV、TSV、分号分隔都认。- 多条曲线怎么摆
- 三条曲线的置信带按 alpha 0.2 叠起来，两两重叠处是 0.36、三层是 0.49 —— 比任何一条单独的带都深，读者会把它当成第四条曲线。所以「曲线」面板里线与带 分开控制：常见的做法是只留主模型的填充带，其余只画线；要全留就把 CI 带切到仅描边。
- P 值属于哪条
- 标注块前面那一小段色线就是它说的那条曲线，颜色与图例一致。默认标最充分调整的 那个模型（和
plot_rcs()的取法一致），也可以 指名某一条或把三条全标出来 —— 各模型的 P 往往并不相等，把它们摆在一起本身就是 结果的一部分。 - 指标决定两件事
- 无效应参考值（比值尺度是 1，均值差是 0）和纵轴默认取不取对数 —— 对应
plot_rcs(log_y = NULL)的自动判断。 两者都可以手动改。 - 参考值竖线
assoc_rcs()把曲线中心化在ref上，那一点的效应恰好等于 1（或 0）。 这里是从网格反推的：取效应最接近无效应值的那个 x。 曲线陡的时候这个反推很准；曲线接近平坦时它会漂出几个网格点 —— 要把参考值写进图注，以当初传给assoc_rcs(ref = )的值为准。- 复制出去的代码
plot_rcs()调用里只写出偏离默认值的参数 —— 默认值抄一遍只会让人分不清哪些是这张图真正需要的。颜色、置信带画法、逐条曲线的 显隐、P 值小数位与导出分辨率不进这段调用：它们定的是这一张成品图 的版式，在这里定稿即可，不是 R 侧的绘图参数。- P 值的小数位
- 位数变了，写成不等式的那个阈值跟着变：三位是
< 0.001，四位就是< 0.0001。四位小数配「小于 0.001」是自相矛盾的 —— 0.0004 在四位下本来写得出来。 - 为什么这张图能在浏览器里画
- 它吃的是汇总级结果 —— 一条曲线上的若干个点，不含任何个体数据， 所以可以从 RAP 带回本地。Kaplan-Meier 那种需要逐人时间与状态的图不行， 这个工具也就不做。
- 本地处理
- 解析、绘图、编码、导出全在浏览器内完成，数据不上传。