SAS中如何做GAM（广义加和模型），求推荐参考书 悬赏20个论坛币

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http://blog.sina.com.cn/s/blog_67bf7e910100wtbz.html

广义可加模型在SAS中可通过GAM程序来实现GAM程序的主要语句如下:
PROC GAM <option>;
CLASS variables;
MODEL dependent=<PARAM(effects)> Smoothing effects</options>;
SCORE data=SAS-data-set out=SAS-data-set;
OUTPUT <out=SAS-data-set> keyword < …keyword> </option>;
BY variables;
ID variables;
FREQ variable;
上述语句中,CLASS、OUTPUT、BY、ID、FREQ与其他SAS程序一致。 利用MODEL语句可以拟合不同形式的模型,如参数模型、半参数模型、非参数模型、可加模型等。在MODEL语句中,有几个较为重要的选项这里: DIST=distribution-id选项用于指定模型所选用的分布,分布族可以选择GAUSSIAN或LOGISTIC。在PROCGAM过程中,对于每一个分布族,只有典型连接才被执行。即当选择GAUSSIAN时,其典型连接函数为恒等函数(identityfunction),这时广义可加模型就是可加模型。当选择LOGISTIC时,其典型连 接函数为g(μ)=logμ 1-μ =η。除此之外,不能选择 其他连接函数。 METHOD=GCV选项指定光滑参数的值由广义交叉确认(generalizedcrossvalidation,GCV)来选择。在PROCGAM中,利用GCV来作为选择光滑参数的标准。 SCORE语句用于输出预测值。其中,data=SAS-data-set指明要预测的数据集,out=SAS-data-set指明预测值输出的数据集。
更多的可以去sas help中看例子