This course covers predictive modeling using SAS/STAT software with emphasis on the LOGISTIC procedure. This course also discusses selecting variables and interactions, recoding categorical variables based on the smooth weight of evidence, assessing models, treating missing values, and using efficiency techniques for massive data sets. You learn to use logistic regression to model an individual's behavior as a function of known inputs, create effect plots and odds ratio plots, handle missing data values, and tackle multicollinearity in your predictors. You also learn to assess model performance and compare models.
Predictive Modeling with Logistic Regression using SAS
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Predictive Modeling with Logistic Regression using SAS
Dieser Kurs ist Teil von SAS Statistical Business Analyst (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozent: Marc Huber
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Enthalten in
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4.7
(60 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 16 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Oversampling
- Kategorie: Logistic Regression
- Kategorie: regression
- Kategorie: Predictive Modelling
Wichtige Details
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40 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung SAS Statistical Business Analyst (berufsbezogenes Zertifikat)
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
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1 Video6 Lektüren
In this module, you review the fundamentals of predictive modeling. Then you explore the business scenario data that is used throughout the course. Finally, you learn about common analytical challenges that you might encounter as a modeler.
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15 Videos1 Lektüre6 Aufgaben
In this module, you investigate the concepts behind the logistic regression model. Then you learn to use the LOGISTIC procedure to fit a logistic regression model. Finally, you learn how to score new cases and adjust the model for oversampling.
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18 Videos1 Lektüre4 Aufgaben
In this module, you learn how to deal with common problems with your predictor variables such as missing values, categorical predictors with many levels, a high number of redundant predictors, and nonlinear relationships with the response variable.
Das ist alles enthalten
26 Videos9 Aufgaben
In this module, you learn how to select the most predictive variables to use in your model.
Das ist alles enthalten
23 Videos1 Lektüre12 Aufgaben
In this module, you learn how to assess the performance of your model and how to determine allocation rules that maximize profit. Finally, you learn how to generate a family of increasingly complex predictive models and how to select the best model.
Das ist alles enthalten
30 Videos1 Lektüre9 Aufgaben
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1 Lektüre1 App-Element
Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Geprüft am 28. Juli 2021
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Geprüft am 30. Dez. 2022
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Geprüft am 14. Juni 2021
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