关于R包riskRegression中riskRegression()函数的使用困惑

• riskRegression()是这个包的底层核心函数，你看到的LRR()、ARR()等是封装好的高层便捷函数，对应不同的风险回归分析场景：
  • LRR()是逻辑风险回归的快捷调用，专门处理二分类结局的风险建模
  • ARR()是加法风险回归的快捷方式，针对生存数据的加法模型
• 手册里没放它的示例，是因为大部分常规分析用高层函数就足够了，这些函数已经帮你预设了适配场景的参数，简化了操作。
• riskRegression()的实际功能是提供完全自定义的风险回归建模能力：当你有特殊需求（比如自定义链接函数、调整拟合逻辑、构建非标准风险模型）时，直接调用它来配置所有细节，相当于手动搭建模型，灵活性更高。
• 举个等价示例：用riskRegression()实现和LRR()一样的逻辑风险回归，代码大概是这样：

  library(riskRegression)
  # 替换成你的数据集、结局变量和协变量
  custom_model <- riskRegression(formula = binary_outcome ~ age + gender,
                                 data = your_data,
                                 model = "logistic")
  

• 想深入的话，直接看手册里riskRegression()的参数说明部分，里面会列出所有可自定义的选项，同时高层函数的文档也会明确标注它们是基于这个核心函数封装的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user167591