Skip to main content

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

20. Adaptive Regression Modeling Formulation

verfasst von : George J. Knafl, Kai Ding

Erschienen in: Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships

Verlag: Springer International Publishing

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

This chapter provides a general formulation for adaptive regression modeling of nonlinear relationships. Since formulations for special cases have been provided earlier, only overviews are presented for alternative types of regression models and alternative cross-validation scoring approaches. A detailed formulation for the adaptive regression modeling process used by the genreg macro is provided, which has only been generally described earlier.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literatur
Zurück zum Zitat Knafl, G. J., & Grey, M. (2007). Factor analysis model evaluation through likelihood cross-validation. Statistical Methods in Medical Research, 16, 77–102.MathSciNetCrossRefMATH Knafl, G. J., & Grey, M. (2007). Factor analysis model evaluation through likelihood cross-validation. Statistical Methods in Medical Research, 16, 77–102.MathSciNetCrossRefMATH
Zurück zum Zitat Liang, K.-Y., & Zeger, S. L. (1989). A class of logistic regression models for multivariate binary time series. Journal of the American Statistical Association, 84, 447–451.MathSciNetCrossRefMATH Liang, K.-Y., & Zeger, S. L. (1989). A class of logistic regression models for multivariate binary time series. Journal of the American Statistical Association, 84, 447–451.MathSciNetCrossRefMATH
Zurück zum Zitat McCullagh, P., & Nelder, J. A. (1999). Generalized linear models (2nd ed.). Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.MATH McCullagh, P., & Nelder, J. A. (1999). Generalized linear models (2nd ed.). Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.MATH
Zurück zum Zitat SAS Institute. (2008). SAS/IML 9.2 user’s guide. Cary, NC: SAS Institute. SAS Institute. (2008). SAS/IML 9.2 user’s guide. Cary, NC: SAS Institute.
Metadaten
Titel
Adaptive Regression Modeling Formulation
verfasst von
George J. Knafl
Kai Ding
Copyright-Jahr
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-33946-7_20

Premium Partner