MapGAM：从个人层面数据映射平滑效果估计

包含使用个体水平数据（如病例对照研究数据）、使用广义加性模型（GAM）或Cox模型（如地理位置或暴露于化学混合物）进行平滑处理的二维预测值映射比值比、危险比或其他影响估计的函数同时使用Kelsall和Diggle（1998）、Webster等人（2006）和Bai等人（2020）描述的方法，对混杂变量进行线性调整。包括映射点估计值和置信区间的方便函数、有效控制抽样和置换测试，用于无效假设，即二维预测值与结果变量无关（调整混杂因素）。

版本：	1.3
取决于：	R（≥2.10.0），服务提供商,伽马,生存
进口：	平方英尺,色彩空间,PBS映射
建议：	地图,地图项目
出版：	2023-07-15
内政部：	10.32614/CRAN.包装。地图GAM
作者：	卢白、斯科特·巴特尔、罗宾·布利斯和维罗妮卡·维埃拉
维护人员：	Scott Bartell<uci.edu的sbartell>
许可证：	GPL-3公司
需要编译：	不
材料：	更改日志
CRAN检查：	MapGAM结果

文档：

参考手册：

地图GAM.pdf

下载内容：

包源：	地图GAM_1.3.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：地图GAM_1.3.zip，r版本：地图GAM_1.3.zip，r-oldrel：地图GAM_1.3.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：地图GAM_1.3.tgz，r-oldrel（arm64）：地图GAM_1.3.tgz，r-release（x86_64）：地图GAM_1.3.tgz，r-oldrel（x86_64）：地图GAM_1.3.tgz
旧来源：	MapGAM存档

反向依赖关系：

反向进口：

多样性森林

链接：

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