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2016 | OriginalPaper | Chapter

6. Adaptive Transformation of Positive Valued Continuous Outcomes

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 presents analyses of several data sets with positive valued univariate or multivariate continuous outcomes addressing the need for power transformation of those outcomes along with power transformation of predictors for those outcomes. The outcome variables include those analyzed in Chaps. 25 as well as a new data set on plasma levels of beta-carotene in humans in terms of their fiber intake and vitamin usage. The chapter also provides a formulation for power-adjusted likelihood cross-validation (LCV) scores that can be maximized to choose a real valued power for transforming an outcome.

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Literature
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Metadata
Title
Adaptive Transformation of Positive Valued Continuous Outcomes
Authors
George J. Knafl
Kai Ding
Copyright Year
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-33946-7_6

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