如何解决均方根：解释bootcov和summary.rms
我正在使用rms来拟合多元Logistic回归模型，该模型使用了包含连续和分类预测变量的数据集：
mod <- lrm(out ~ .,data = df,x = TRUE,y = TRUE)
set.seed(1)
mod <- bootcov(mod,B = 5000,group = df$out)
打印结果将显示原始系数和 p 值等：
mod
Coef S.E. Wald Z Pr(>|Z|)
Intercept -2.2484 2.3705 -0.95 0.3429
cont1 0.0437 0.0417 1.05 0.2949
factor1=level 0.0093 0.2851 0.03 0.9739
factor2=level -0.0667 0.2383 -0.28 0.7797
factor3=level -0.6183 1.9204 -0.32 0.7475
可以从mod$boot.coef中提取自举系数：
Intercept cont1 factor1=level
-2.68762881 0.04743324 0.01928562
factor2=level factor3=level
-0.07054094 -0.36951048
但是似乎没有一种方法可以提取各自的 p 值。
赔率可以使用summary.rms：
mod.summ <- summary(mod,usebootcoef = TRUE,factor1 = "reference",factor2 = "reference",factor3 = "reference",# etc
boot.type = "bca")
mod.summ
Factor Low High Diff. Effect S.E. Lower 0.95 Upper 0.95
cont1 16.00000 21.0000000 5.0000000 0.21838000 0.20851000 -0.2039700 0.6293800
Odds Ratio 16.00000 21.0000000 5.0000000 1.24410000 NA 0.8154800 1.8764000
factor1 - level:reference 1.00000 2.0000000 NA 0.00934360 0.28513000 -0.5769300 0.5518300
Odds Ratio 1.00000 2.0000000 NA 1.00940000 NA 0.5616200 1.7364000
factor2 - level:reference 1.00000 2.0000000 NA -0.06666100 0.23831000 -0.5211100 0.4031800
Odds Ratio 1.00000 2.0000000 NA 0.93551000 NA 0.5938600 1.4966000
factor3 - level:reference 1.00000 2.0000000 NA -0.61831000 1.92040000 -2.0369000 1.5146000
Odds Ratio 1.00000 2.0000000 NA 0.53885000 NA 0.1304300 4.5475000
Bootstrap BCa confidence intervals
问题1
是否可以为lrm提供的自举系数计算或提取 p 值？
问题2
为什么summary.rms使用原始系数来生成其自举置信区间？我相信这是因为我将usebootcoef = TRUE设置为参数。取自帮助文件：
如果fit是bootcov的结果，但您想使用自举协方差矩阵代替非参数百分位，基本或BCa方法作为置信区间（使用所有自举系数），指定usebootcoef=FALSE。
这是否意味着usebootcoef = TRUE不使用自举系数？
问题3
取自?summary.rms：
summary.rms总结了每个因素的影响。当使用摘要来估计连续变量的几率或危险比时，它可以轻松设置相互作用因子的水平，并允许用户选择效果的时间间隔。 这种估算效果的方法可以使预测变量具有非线性。默认情况下，将为连续因素打印四分位间距效应（奇数比，危险比等），并且将与参考水平的所有比较作为分类因素。
如何计算代表连续变量线性变化的比值比？以下代码估算了将年龄从50岁提高到70岁的效果：
summary(fit,age=c(50,70))
但是，我想知道如何计算比值比，该比值代表整个年龄范围内一年的年龄变化。 注意：我知道该变量实际上可能不是线性的。我只是想了解在这种情况下如何应用该功能。
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