Логистическое моделирование в САС: построение и оценка

Понимание категориальных результатов является краеугольным камнем современного предсказательного анализа. Этот текстовый курс поможет вам ознакомиться с основными понятиями логистической регрессии и поможет понять, как реализовать, оценить и интерпретировать эти модели с помощью SAS. Вы пройдете путь от понимания основных статистических понятий до уверенной подготовки наборов данных, кодирования процедур регрессии и оценки производительности модели с использованием отраслевых стандартов. Что вы узнаете: 1. Понять математические основы логистической регрессии, коэффициентов вероятности и двоичных результатов. 2. Подготовка и очистка наборов данных специально для категориального моделирования в САС. 3. Выполнение логистической регрессии рабочих процессов с использованием процедур SAS, таких как PROC LOGISTIC. 4. Оценка соответствия модели и ее предсказуемости с использованием кривых ROC, AIC и матриц путаницы. 5. Толкование результатов САС для выработки практических, основанных на данных рекомендаций по вопросам оперативной деятельности. 6. Решение общих проблем моделирования, таких как многоколлинеарность и несбалансированность данных. Курс начинается с основных статистических терминов и теоретических основ, а затем вы пройдете пошаговые примеры кода SAS, рабочие процессы подготовки данных и интерпретации диагностики моделей. Этот курс предназначен для начинающих, аналитиков данных и начинающих ученых данных без предварительного опыта работы с SAS или продвинутой статистической подготовки. Начните читать сегодня, чтобы овладеть логистической регрессией в SAS и повысить свои навыки анализа данных.