R语言分布滞后非线性模型问题请教

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我想要做的图如附件所示

下面是是我在网上找的代码

cb2.pm10 <- crossbasis(chicagoNMMAPS$pm10, lag=7,

                     argvar=list(fun="lin",cen=10), arglag=list(df=4))

model <- glm(death ~  cb2.pm10 + cb2.temp + ns(doy, 4) + ns(time,3) + dow,

              family=quasipoisson(), chicagoNMMAPS)

pred.pm10 <- crosspred(cb2.pm10, model, cumul=T,at=10:20)

a <- (pred.pm10$matRRfit[10,]-1)*49.68

b <- (pred.pm10$matRRlow[10,]-1)*49.68

c <- (pred.pm10$cumRRhigh[10,]-1)*49.68

dlnm <- data.frame(a,b,c)

请问蓝色部分是什么意思啊？求老师同学指教

#绘图

plot(1:8,dlnm$a,xlab="",ylab="death(95%CI)",xaxt="n",bty="l",

     ylim = c(min(dlnm$b),max(dlnm$c)),pch=19)

arrows(1:8,dlnm$b,1:8,dlnm$c,angle = 90,length=0.02,code = 3)

lab <- c("lag0","lag1","lag2","lag3","lag4","lag5","lag6","lag7")

axis(side = 1,at=1:8,labels = lab)

abline(h=0,lty=2,col=2)

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关键词：线性模型 分布滞后 R语言 非线性

(pred.pm10$matRRfit[10,]-1)*49.68
是将pred.pm10这个预测结果中的matRRfit拟合矩阵的第10行，逐个减1，然后再乘以49.68。
这里面49.68没什么实质的意义。
这样处理后，只是使abc三个序列在画图时基本显示在y的(0, 1)区间。
dlnm包，及相应的dlnm方法，稍微复杂一些，先跑包里的代码，更容易理解。

llb_321 发表于 2022-6-8 15:17
(pred.pm10$matRRfit[10,]-1)*49.68
是将pred.pm10这个预测结果中的matRRfit拟合矩阵的第10行，逐个减1， ...

请问您知道减1使为什么吗？我也不懂为什么要用第10行的数据。

这里看，无论是减1还是乘以49.68，都只是为了在作图时调整y轴的范围，没有特殊的实际意义。至于用第10行的数据，是因为那行数据是作图需要的对应不同lag的拟合值或范围值。

llb_321 发表于 2022-6-10 15:53
这里看，无论是减1还是乘以49.68，都只是为了在作图时调整y轴的范围，没有特殊的实际意义。至于用第10行的 ...

老师，你好，可以求一个您的邮箱吗