换一批GAM识别非线性相关及其在医学统计建模中的应用
An Introduction of GAM in Identifying Non-linear Correlations and its Application in Statistical Modeling
摘要目的 介绍广义相加模型(GAM)识别非线性相关及其在医学统计建模中的应用.方法 应用SAS软件PROC GAM模块识别实例数据结局变量与自变量之间的非线性相关,通过比较考虑该非线性相关和不考虑该非线性相关时多元线性回归和lo/istic回归模型的拟合和预测效果,阐明GAM识别非线性相关在统计建模中的重要性.结果 与不考虑非线性相关的模型相比,考虑非线性相关的模型拟合和预测效果更优.结论 合理使用GAM,在模型中纳入非线性成分,可改善回归模型的建模效果和预测精度.
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栏目名称
发布时间
2013-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（81072372）
国家重点基础研究发展计划（973计划）（2007CB5119001）
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