このコースはSAS統計ビジネスアナリストプロフェッショナル認定に属します。

4.7
星
14件の評価

Jordan Bakerman

提供：

SAS統計ビジネスアナリストプロフェッショナル認定SAS

このコースについて

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This introductory course is for SAS software users who perform statistical analyses using SAS/STAT software. The focus is on t tests, ANOVA, and linear regression, and includes a brief introduction to logistic regression.

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次における3の2コース

SAS統計ビジネスアナリスト

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約12時間で修了

英語

字幕：アラビア語, フランス語, ポルトガル語（ヨーロッパ）, イタリア語, ベトナム語, ドイツ語, ロシア語, 英語, スペイン語

習得するスキル

Multivariate Time Series AnalysisSurrogate ModelMultivariate AnalysisPredictive Modelling

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講師

Jordan Bakerman

Analytical Training Consultant

Education

受講者22,348 名

4 コース

提供：

SAS

Through innovative software and services, SAS empowers and inspires customers around the world to transform data into intelligence. SAS is a trusted analytics powerhouse for organizations seeking immediate value from their data. A deep bench of analytics solutions and broad industry knowledge keep our customers coming back and feeling confident. With SAS®, you can discover insights from your data and make sense of it all. Identify what’s working and fix what isn’t. Make more intelligent decisions. And drive relevant change.

シラバス - 本コースの学習内容

週

週 1

1時間で修了

Course Overview (Review from Introduction to Statistics: Hypothesis Testing)

In this module you learn about the course and the data you analyze in this course. Then you set up the data you need to do the practices in the course.

1時間で修了

2件のビデオ（合計13分）, 5 学習用教材

2時間で修了

Model Building and Effect Selection

In this module you explore several tools for model selection. These tools help limit the number of candidate models so that you can choose an appropriate model that's based on your expertise and research priorities.

2時間で修了

11件のビデオ（合計28分）, 3 学習用教材, 4 個のテスト

11件のビデオ

Overview47

Scenario1 分

Approaches to Selecting Models2 分

The All-Possible Regressions Approach to Model Building1 分

The Stepwise Selection Approach to Model Building3 分

Interpreting p-Values and Parameter Estimates2 分

Demo: Performing Stepwise Regression Using PROC GLMSELECT7 分

Scenario37

Information Criteria2 分

Adjusted R-Square and Mallows' Cp56

Demo: Performing Model Selection Using PROC GLMSELECT5 分

3件の学習用教材

Activity - Optional Stepwise Selection Method Code10 分

Information Criteria Penalty Components10 分

All-Possible Selection

4の練習問題

Question 4.015 分

Practice - Using PROC GLMSELECT to Perform Stepwise Selection20 分

Practice - Using PROC GLMSELECT to Perform Other Model Selection Techniques20 分

Model Building and Effect Selection20 分

週

週 2

3時間で修了

Model Post-Fitting for Inference

In this module you learn to verify the assumptions of the model and diagnose problems that you encounter in linear regression. You learn to examine residuals, identify outliers that are numerically distant from the bulk of the data, and identify influential observations that unduly affect the regression model. Finally, you learn to diagnose collinearity to avoid inflated standard errors and parameter instability in the model.

3時間で修了

18件のビデオ（合計46分）

18件のビデオ

Overview1 分

Scenario40

Assumptions for Regression2 分

Verifying Assumptions Using Residual Plots3 分

Demo: Examining Residual Plots Using PROC REG5 分

Scenario47

Identifying Influential Observations1 分

Checking for Outliers with STUDENT Residuals1 分

Checking for Influential Observations2 分

Detecting Influential Observations with DFBETAS1 分

Demo: Looking for Influential Observations Using PROC GLMSELECT and PROC REG5 分

Demo: Examining the Influential Observations Using PROC PRINT6 分

Handling Influential Observations1 分

Scenario38

Exploring Collinearity1 分

Visualizing Collinearity2 分

Demo: Calculating Collinearity Diagnostics Using PROC REG5 分

Using an Effective Modeling Cycle1 分

7の練習問題

Practice: Using PROC REG to Examine Residuals20 分

Question 5.015 分

Practice: Using PROC REG to Generate Potential Outliers20 分

Question 5.025 分

Question 5.035 分

Practice: Using PROC REG to Assess Collinearity20 分

Model Post-Fitting for Inference30 分

2時間で修了

Model Building for Scoring and Prediction

In this module you learn how to transition from inferential statistics to predictive modeling. Instead of using p-values, you learn about assessing models using honest assessment. After you choose the best performing model, you learn about ways to deploy the model to predict new data.

2時間で修了

11件のビデオ（合計27分）, 1 学習用教材, 4 個のテスト

11件のビデオ

Overview1 分

Scenario27

Predictive Modeling Terminology1 分

Model Complexity51

Building a Predictive Model2 分

Model Assessment and Selection1 分

Demo: Building a Predictive Model Using PROC GLMSELECT10 分

Scenario29

Preparing for Scoring1 分

Methods of Scoring1 分

Demo: Scoring Data Using PROC PLM4 分

1件の学習用教材

Partitioning a Data Set Using PROC GLMSELECT10 分

4の練習問題

Question 6.015 分

Practice: Building a Predictive Model Using PROC GLMSELECT20 分

Practice: Scoring Using the SCORE Statement in PROC GLMSELECT20 分

Model Building for Scoring and Prediction30 分

週

週 3

4時間で修了

Categorical Data Analysis

In this module you look for associations between predictors and a binary response using hypothesis tests. Then you build a logistic regression model and learn about how to characterize the relationship between the response and predictors. Finally, you learn how to use logistic regression to build a model, or classifier, to predict unknown cases.

4時間で修了

25件のビデオ（合計73分）

25件のビデオ

Overview1 分

Scenario59

Associations between Categorical Variables2 分

Demo: Examining the Distribution of Categorical Variables Using PROC FREQ and PROC UNIVARIATE6 分

Scenario43

The Pearson Chi-Square Test3 分

Odds Ratios4 分

Demo: Performing a Pearson Chi-Square Test of Association Using PROC FREQ5 分

Scenario22

The Mantel-Haenszel Chi-Square Test1 分

The Spearman Correlation Statistic40

Demo: Detecting Ordinal Associations Using PROC FREQ2 分

Scenario49

Modeling a Binary Response3 分

Demo: Fitting a Binary Logistic Regression Model Using PROC LOGISTIC6 分

Interpreting the Odds Ratio3 分

Comparing Pairs to Assess the Fit of a Logistic Regression Model4 分

Scenario50

Specifying a Parameterization Method4 分

Demo: Fitting a Multiple Logistic Regression Model with Categorical Predictors Using PROC LOGISTIC7 分

Scenario35

Interactions between Variables2 分

Demo: Fitting a Multiple Logistic Regression Model with Interactions Using PROC LOGISTIC3 分

Demo: Fitting a Multiple Logistic Regression Model with All Odds Ratios Using PROC LOGISTIC3 分

Demo: Generating Predictions Using PROC PLM2 分

18の練習問題

Question 7.015 分

Question 7.025 分

Practice: Using PROC FREQ to Examine Distributions20 分

Question 7.035 分

Question 7.045 分

Question 7.055 分

Question 7.065 分

Practice: Using PROC FREQ to Perform Tests and Measures of Association20 分

Question 7.075 分

Question 7.085 分

Practice: Using PROC LOGISTIC to Perform a Binary Logistic Regression Analysis20 分

Question 7.095 分

Question 7.105 分

Practice: Using PROC LOGISTIC to Perform a Multiple Logistic Regression Analysis with Categorical Variables20 分

Question 7.115 分

Question 7.125 分

Practice: Using PROC LOGISTIC to Perform Backward Elimination and PROC PLM to Generate Predictions20 分

Categorical Data Analysis30 分

レビュー

4.7

2件のレビュー

5 stars
78.57%
4 stars
14.28%
3 stars
7.14%