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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Ce cours fait partie de SAS Statistical Business Analyst Certificat Professionnel
Instructeur : Marc Huber
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4.6
(63Ā avis)
niveau IntermƩdiaire
Certaines connaissances prƩrequises
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CompƩtences que vous acquerrez
- CatƩgorie : Data Analysis Software
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- CatƩgorie : Data Manipulation
- CatƩgorie : Statistical Machine Learning
- CatƩgorie : SAS (Software)
- CatƩgorie : Predictive Modeling
- CatƩgorie : Statistical Analysis
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- CatƩgorie : Performance Analysis
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Il y a 7 modules dans ce cours
Inclus
1 vidƩo7 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 vidƩos1 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 vidƩos1 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.
Inclus
26 vidƩos9 devoirs
In this module, you learn how to select the most predictive variables to use in your model.
Inclus
23 vidƩos1 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.
Inclus
30 vidƩos1 lecture9 devoirs
Inclus
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Avis des Ć©tudiants
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SS
5
RƩvisƩ le 11 avr. 2021
Great training sets of problems. Good guidance & teaching.
RM
5
RƩvisƩ le 15 juin 2021
Thank you so much to the instructor, Michael J Patetta for teaching this course!
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