台阶

用于逐步相关二元回归的SAS宏。已经提出了几种回归方法来分析相关的二元数据,但没有一种方法涉及到在存在大量潜在相关协变量时如何选择协变量。我们提出了一个基于逐步选择过程的SAS宏来分析相关的二进制数据。利用Liang和Zeger[1]提出并由Prentice[2]扩展的基于广义估计方程的回归方法,我们描述了正向选择的分数检验、向后消除的Wald检验和基于广义分数的模型充分性检验。该方法和用SAS-IML编写的计算机宏程序用一组老年患者日常生活活动功能衰退的前瞻性研究数据加以说明。

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  1. Wagner Bonat:R中的多响应变量回归模型:mcglm包(2018)不是zbMATH