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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

17. Generalized Additive Modeling 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 provides a description of how to use PROC GAM for generating generalized additive models (GAMs) for univariate continuous and dichotomous outcomes as well as how to evaluate and compare GAMs with likelihood cross-validation (LCV) scores. Comparison of GAMS to adaptive fractional polynomial models on the basis of LCV scores is also covered. Example code is provided for generating models for predicting the univariate continuous outcome death rate per 100,000 in terms of available predictors as also addressed in Chaps. 2, 3, 6, 7 and 16 as well as models for predicting the univariate dichotomous outcome a high mercury level in fish over 1.0 ppm versus a lower level in terms of available predictors as also addressed in Chaps. 8, 9 and 16.

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Literatur
Zurück zum Zitat Ahlberg, J. H., Nilson, E. N., & Walsh, J. L. (1967). The theory of splines and their applications. New York: Academic Press.MATH Ahlberg, J. H., Nilson, E. N., & Walsh, J. L. (1967). The theory of splines and their applications. New York: Academic Press.MATH
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Metadaten
Titel
Generalized Additive Modeling in SAS
verfasst von
George J. Knafl
Kai Ding
Copyright-Jahr
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-33946-7_17

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