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2016 | OriginalPaper | Chapter

13. Adaptive Poisson Regression Modeling of Univariate Count Outcomes in SAS

Authors : George J. Knafl, Kai Ding

Published in: Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships

Publisher: Springer International Publishing

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Abstract

This chapter describes how to use the genreg macro for adaptive Poisson regression modeling as described in Chap. 12 and its generated output in the special case of univariate count outcomes, possibly converted to rate outcomes through offsets. Example analyses are provided for modeling means and dispersions for non-melanoma skin cancer rates for women of varying ages residing in St. Paul, Minnesota and Fort Worth, Texas, addressing how these rates depend on age and location of residence. One of these analyses provides an example for which adaptive modeling distinctly outperforms recommended degree 1 and 2 fractional polynomials.

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Literature
go back to reference 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.
go back to reference Zelterman, D. (2002). Advanced log-linear models using SAS. Cary, NC: SAS Institute. Zelterman, D. (2002). Advanced log-linear models using SAS. Cary, NC: SAS Institute.
Metadata
Title
Adaptive Poisson Regression Modeling of Univariate Count Outcomes in SAS
Authors
George J. Knafl
Kai Ding
Copyright Year
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-33946-7_13

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