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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

15. Adaptive Poisson Regression Modeling of Multivariate Count Outcomes in SAS

verfasst von : George J. Knafl, Kai Ding

Erschienen in: Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This chapter describes how to use the genreg macro for adaptive Poisson regression modeling of multivariate count outcomes, possibly converted to rates using offsets, as described in Chap. 14 as well as its generated output. Examples are provided for modeling means and dispersions for post-baseline seizure rates in terms of clinic visit, the baseline seizure rate, and being on the anti-epileptic drug progabide as opposed to a placebo. Examples are presented for transition modeling and GEE-based marginal modeling of seizure rates.

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Literatur
Zurück zum Zitat Stokes, M. E., Davis, C. S., & Koch, G. G. (2012). Categorical data analysis using the SAS system (3rd ed.). Cary, NC: SAS Institute. Stokes, M. E., Davis, C. S., & Koch, G. G. (2012). Categorical data analysis using the SAS system (3rd ed.). Cary, NC: SAS Institute.
Metadaten
Titel
Adaptive Poisson Regression Modeling of Multivariate Count Outcomes in SAS
verfasst von
George J. Knafl
Kai Ding
Copyright-Jahr
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-33946-7_15

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