RCS在科学研究中，我们经常构建回归模型来分析自变量和因变量之间的关系。大多数的回归模型有一个重要的假设就是自变量和因变量呈线性关联。当自变量和因变量之间为非线性关系时，可以将连续型变量转化为分类变量，但是分类变量的类别数目以及节点位置的选择一般会带有主观性并且分类变量会损失部分信息；也可以直接拟合自变量和因变量之间的非线性关系，但是直接构建多项式回归可能存在过度拟合、共线性等问题。因此，一个更好的解决方法是拟合自变量与因变量之间的非线性关系，「限制性立方样条」(Restrictedcubicspline，RCS)就是分析非线性关系的最常见的方法之一。样条（spline）原本是指是一种灵活的细