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2016 | OriginalPaper | Chapter

7. Adaptive Transformation of Positive Valued Continuous 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 ypower macro for adaptive regression modeling accounting for fractional polynomial transformation of positive valued univariate and multivariate continuous outcomes as well as their predictors as also covered in Chap. 6. Example code and output are provided for analyzing the univariate outcome plasma beta-carotene levels for 314 subjects in terms of their fiber intake and vitamin usage and the multivariate outcome dental measurements for 27 children in terms of their age and gender. Practice exercises are also provided for conducting analyses similar to those presented in Chaps. 6 and 7.

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Literature
go back to reference Box, G. E. P., & Cox, D. R. (1964). An analysis of transformations. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 26, 211–252.MathSciNetMATH Box, G. E. P., & Cox, D. R. (1964). An analysis of transformations. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 26, 211–252.MathSciNetMATH
go back to reference SAS Institute (2004). SAS/STAT 9.1 user’s guide. Cary, NC: SAS Institute. SAS Institute (2004). SAS/STAT 9.1 user’s guide. Cary, NC: SAS Institute.
Metadata
Title
Adaptive Transformation of Positive Valued Continuous Outcomes in SAS
Authors
George J. Knafl
Kai Ding
Copyright Year
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-33946-7_7

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