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
Instructeur : Marc Huber
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4.7
(60 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
16 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Oversampling
- Catégorie : Logistic Regression
- Catégorie : regression
- Catégorie : Predictive Modelling
Détails à connaître
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Évaluations
40 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 7 modules dans ce cours
Inclus
1 vidéo6 lectures
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.
Inclus
15 vidéos1 lecture6 devoirs
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.
Inclus
18 vidéos1 lecture4 devoirs
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.
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26 vidéos9 devoirs
In this module, you learn how to select the most predictive variables to use in your model.
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23 vidéos1 lecture12 devoirs
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.
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30 vidéos1 lecture9 devoirs
Inclus
1 lecture1 élément d'application
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.6 (16 évaluations)Offert par
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Felipe M.
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Larry W.
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Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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TW
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Révisé le 28 juil. 2021
This was another great course from SAS and Coursera. I had no experience with predictive modelling prior to the course and learned quite a bit about modelling in the SAS environment.
MC
5
Révisé le 30 déc. 2022
Very completed and deep knowledge shared with very friendly ways, explained the knowledge very clearly. Also the practices help me to understand the knowledge better.
RM
5
Révisé le 14 juin 2021
Thank you so much to the instructor, Michael J Patetta for teaching this course!
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