Statistics with SAS

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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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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21時間で修了

英語

字幕：英語

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講師

講師の評価

4.59/5 (10 件の評価)

Jordan Bakerman

Analytical Training Consultant

Education

受講者8,359 名

2 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 and Data Setup

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 readings

2件のビデオ

Welcome and Meet the Instructor1 分

Demo: Exploring Ames Housing Data10 分

5件の学習用教材

Learner Prerequisites10 分

Choosing and Setting Up SAS Software for this Course10 分

Follow These Instructions to Set Up Data for This Course (REQUIRED)30 分

Completing Demos and Practices10 分

Using Forums and Getting Help10 分

3時間で修了

Introduction and Review of Concepts

In this module you learn about the models required to analyze different types of data and the difference between explanatory vs predictive modeling. Then you review fundamental statistical concepts, such as the sampling distribution of a mean, hypothesis testing, p-values, and confidence intervals. After reviewing these concepts, you apply one-sample and two-sample t tests to data to confirm or reject preconceived hypotheses.

3時間で修了

17件のビデオ（合計41分）, 2 readings, 9 quizzes

17件のビデオ

Overview1 分

Statistical Modeling: Types of Variables1 分

Overview of Models3 分

Explanatory versus Predictive Modeling1 分

Population Parameters and Sample Statistics1 分

Normal (Gaussian) Distribution2 分

Standard Error of the Mean51

Confidence Intervals2 分

Statistical Hypothesis Test4 分

p-Value: Effect Size and Sample Size Influence3 分

Scenario48

Performing a t Test4 分

Demo: Performing a One-Sample t Test Using PROC TTEST3 分

Scenario1 分

Assumptions for the Two-Sample t Test2 分

Testing for Equal and Unequal Variances2 分

Demo: Performing a Two-Sample t Test Using PROC TTEST4 分

2件の学習用教材

Parameters and Statistics10 分

Normal Distribution10 分

9の練習問題

Question 1.015 分

Question 1.025 分

Question 1.035 分

Question 1.045 分

Question 1.055 分

Practice - Using PROC TTEST to Perform a One-Sample t Test20 分

Question 1.065 分

Practice - Using PROC TTEST to Compare Groups20 分

Introduction and Review of Concepts30 分

週

週 2

4時間で修了

ANOVA and Regression

In this module you learn to use graphical tools that can help determine which predictors are likely or unlikely to be useful. Then you learn to augment these graphical explorations with correlation analyses that describe linear relationships between potential predictors and our response variable. After you determine potential predictors, tools like ANOVA and regression help you assess the quality of the relationship between the response and predictors.

4時間で修了

29件のビデオ（合計70分）, 2 readings, 14 quizzes

29件のビデオ

Overview1 分

Scenario58

Identifying Associations in ANOVA with Box Plots1 分

Demo: Exploring Associations Using PROC SGPLOT1 分

Identifying Associations in Linear Regression with Scatter Plots1 分

Demo: Exploring Associations Using PROC SGSCATTER2 分

Scenario56

The ANOVA Hypothesis1 分

Partitioning Variability in ANOVA2 分

Coefficient of Determination1 分

F Statistic and Critical Values1 分

The ANOVA Model2 分

Demo: Performing a One-Way ANOVA Using PROC GLM6 分

Scenario49

Multiple Comparison Methods2 分

Tukey's and Dunnett's Multiple Comparison Methods1 分

Diffograms and Control Plots1 分

Demo: Performing a Post Hoc Pairwise Comparison Using PROC GLM6 分

Scenario53

Using Correlation to Measure Relationships between Continuous Variables1 分

Hypothesis Testing for a Correlation1 分

Avoiding Common Errors When Interpreting Correlations5 分

Demo: Producing Correlation Statistics and Scatter Plots Using PROC CORR6 分

Scenario45

The Simple Linear Regression Model1 分

How SAS Performs Simple Linear Regression1 分

Comparing the Regression Model to a Baseline Model2 分

Hypothesis Testing and Assumptions for Linear Regression1 分

Demo: Performing Simple Linear Regression Using PROC REG7 分

2件の学習用教材

What Does a CLASS Statement Do?10 分

Correlation Analysis and Model Building10 分

14の練習問題

Question 2.015 分

Question 2.025 分

Question 2.035 分

Question 2.045 分

Practice - Performing a One-Way ANOVA20 分

Question 2.055 分

Question 2.065 分

Practice - Using PROC GLM to Perform Post Hoc Parwise Comparisons20 分

Question 2.075 分

Question 2.085 分

Practice - Describing the Relationship between Continuous Variables20 分

Question 2.095 分

Practice - Using PROC REG to Fit a Simple Linear Regression Model20 分

ANOVA and Regression30 分

週

週 3

2時間で修了

More Complex Linear Models

In this module you expand the one-way ANOVA model to a two-factor analysis of variance and then extend simple linear regression to multiple regression with two predictors. After you understand the concepts of two-way ANOVA and multiple linear regression with two predictors, you'll have the skills to fit and interpret models with many variables.

2時間で修了

13件のビデオ（合計43分）, 1 reading, 5 quizzes

13件のビデオ

Overview1 分

Scenario1 分

Applying the Two-Way ANOVA Model3 分

Demo: Performing a Two-Way ANOVA Using PROC GLM7 分

Interactions3 分

Demo: Performing a Two-Way ANOVA With an Interaction Using PROC GLM5 分

Demo: Performing Post-Processing Analysis Using PROC PLM4 分

Scenario44

The Multiple Linear Regression Model2 分

Hypothesis Testing for Multiple Regression1 分

Multiple Linear Regression versus Simple Linear Regression2 分

Adjusted R-Square1 分

Demo: Fitting a Multiple Linear Regression Model Using PROC REG7 分

1件の学習用教材

The STORE Statement10 分

5の練習問題

Question 3.015 分

Practice - Performing a Two-Way ANOVA Using PROC GLM20 分

Question 3.025 分

Practice - Performing Multiple Regression Using PROC REG20 分

More Complex Linear Models30 分

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 readings, 4 quizzes

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 4

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 reading, 4 quizzes

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 5

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

よくある質問

いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題（該当する場合）にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。
修了証を購入すると何を行えるようになりますか？
修了証を購入する際、コースのすべての教材（採点課題を含む）にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。
返金ポリシーについて教えてください。
支払日から2週間後、または（開始直後のコースの場合は）コースの最初のセッションが開始されてから2週間後の、いずれかの遅い日付の期間までが全額の返金の対象となります。コースの修了証を取得した後は、2週間以内にコースを完了した場合でも返金することはできません。返金ポリシーをすべて表示します。
学資援助はありますか？
はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera（コーセラ）は学資援助を提供しています。左側の［登録］ボタンの下にある［学資援助］のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。詳細。
コースを修了することで大学の単位は付与されますか？
このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera（コーセラ）のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。

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