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
Predictive Modeling with Logistic Regression using SAS
Ce cours fait partie de SAS Statistical Business Analyst Certificat Professionnel
Enseigné en Anglais
Instructeur : Marc Huber
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Cours
Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux
4.6
(53 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
16 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Oversampling
- Catégorie : Logistic Regression
- Catégorie : regression
- Catégorie : Predictive Modelling
Détails à connaître
Certificat partageable
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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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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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