在使用mgcv库的广义加性模型（GAM）中，S（）函数表示模型中的平滑项。它允许对预测变量（x）和响应变量（y）之间的非线性关系进行建模。当绘制拟合的GAM模型（图（拟合））时，垂直坐标表示在考虑模型中的其他变量（年龄、性别）后预测变量（x）的估计平滑函数。它显示了响应变量（y）如何随着预测变量（x）的变化而变化，同时考虑了其他变量和平滑项的影响。
为了使用相对风险（RR）或对数相对风险（logRR）来表示疾病发生的风险，可以基于拟合的GAM模型来计算这些度量。以下是如何推导RR或logRR：
1.计算预测概率：使用拟合的GAM模型（拟合）获得预测变量（x）的不同值的疾病发生的预测概率，同时保持其他变量（年龄、性别）不变。可以使用predict（）函数来获得这些预测的概率。
2.计算相对风险（RR）：要计算相对风险，需要比较预测变量（x）不同级别的预测概率。例如计算x的两个特定值（如x1和x2）的疾病发生的相对风险，即RR=P（y=1|x=x1）/P（y=1| x=x2）。这个比率表示当x从x2增加到x1时，疾病风险如何变化。
3.计算日志相对风险（logRR）：或者使用日志相对风险。为了计算logRR，取步骤2中获得的相对风险的自然对数：logRR=log（P（y=1|x=x1）/P（y=1| x=x2））。这种转换可以用于解释或进一步分析。
通过在横轴上绘制RR或logRR与预测变量（x）之间的关系，可以使用拟合GAM模型得出的估计相对风险或log相对风险值，可视化疾病发生风险如何随着x的变化而变化。

感谢，讲的很透彻

这篇文章有教怎么做
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