MP4 - Sas Programming Statistical Analyst Certification Course

[joomlamz]

Última atualização em 10/2022
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz
Idioma: Inglês | Tamanho: 5,82 GB | Duração: 11h 57m

O Curso Preparatório SAS Completo: Analista Estatístico de Negócios usando SAS 9.4 em Regressão e Modelagem (exame ID A00-240)

O que você aprenderá
os tópicos de análise de dados mais essenciais (ANOVA, regressão linear, regressão logística, modelagem preditiva)
modelagem preditiva (preparação de dados para modelagem preditiva, amostragem para dados de treinamento e validação, modelagem, validação, pontuação, medição do desempenho do modelo)
Escreva programas SAS para gerar e tirar conclusões e interpretações sobre as principais saídas e resultados estatísticos
Esteja totalmente preparado para obter a certificação SAS: SAS® Certified Statistical Business Analyst Using SAS®9: Regression and Modeling (exam ID A00-240).

Requisitos
habilidades básicas de programação SAS; conhecimentos básicos de estatística

Descrição
Este curso é para qualquer um que queira progredir em suas carreiras equipando-se com as habilidades analíticas críticas. Destaques do curso: inclui os tópicos de análise de dados mais essenciais (análise de variância, preparação de dados para modelagem preditiva, regressão linear, regressão logística, modelagem preditiva & Measure of Model Performance )utiliza explicações passo a passo/código por código para todos os programas SAS; apresenta conhecimentos estatísticos em apresentações em PowerPoint; fornece explicações detalhadas sobre todas as saídas estatísticas mostra o processo completo de modelagem preditiva (preparação de dados para modelagem preditiva, amostragem para dados de treinamento e validação, modelagem, validação, pontuação e medição de desempenho do modelo) É também um curso preparatório completo para SAS® Certified Statistical Business Analyst Using SAS®9: Regression and Modeling (exam ID A00-240).Dados, programas SAS e slides do PowerPoint usados no curso podem ser baixados na aula 4 (os materiais do curso são APENAS para prática, eles são protegidos por direitos autorais)Testes em no final de cada seção para testar o que você aprendeu. Uma observação sobre avaliações e avaliações do curso:Seja sincero e atencioso ao fornecer classificações e avaliações. Como você deve saber, isso é crucial para um instrutor online como eu. E isso vai me incentivar a dar mais conteúdo ao curso e um melhor atendimento a vocês! Portanto, forneça classificações justas para este curso, considerando a comparação entre outros cursos SAS disponíveis. Muito obrigado! a versão de estúdio SAS baseada na web). A interface/aparência do software e as funcionalidades nas duas versões do SAS Studio são as mesmas. A Seção 2 tem todos os detalhes para usar o SAS OnDemand for Academics com esses cursos.

Visão geral
Seção 1: Visão geral do curso e materiais do curso para download
Aula 1 Visão geral do curso
Aula 2 Materiais do curso para download
Seção 2: Use o estúdio SAS gratuito baseado na web "SAS OnDemand for Academics" com este curso
Aula 3 Acesse o software SAS gratuito "SAS OnDemand for Academics" instrução passo a passo
Aula 4 Carregar arquivos de dados do curso e programas SAS no SAS sob demanda para acadêmicos
Aula 5 alterar o caminho/diretório do arquivo no SAS sob demanda para acadêmicos
Exemplos da aula 6: atualizar e executar programas SAS no SAS sob demanda para acadêmicos
Seção 3: Análise de Variância (ANOVA)
Aula 7 ANOVA 0. Usando TTEST para comparar médias
Aula 8 Usando Proc Univariate para Testar a Suposição de Normalidade Usando o Teste K-S
Aula 9 ANOVA 1. Modelo ANOVA de um fator e estatística de teste em apresentação em PowerPoint
Aula 10 ANOVA 2. O procedimento GLM para investigar diferenças médias
Aula 11 ANOVA 3. gerar valores previstos e resíduos usar a instrução OUTPUT no Proc GLM
Aula 12 ANOVA 4. Medidas de ajuste: explicação de saída da ANOVA unidirecional
Aula 13 ANOVA 5. A suposição de normalidade e a opção PLOTS no Proc GLM
Aula 14 ANOVA 6. Teste de Levene para Variâncias Iguais e a Declaração MEANS em Proc GLM
Aula 15 ANOVA 7. Testes Post Hoc: O Procedimento de Tukey-Kramer e a Declaração MEANS
Aula 16 ANOVA 8. Outros Procedimentos Post Hoc, a Declaração LSMEANS e o Diffograma
Aula 17 ANOVA 9. o Projeto de Blocos Randomizados com exemplo e Interpretação
Aula 18 ANOVA 10. Design de blocos randomizados: Testes post hoc usando a instrução LSMEANS
Aula 19 ANOVA 11. Avalie as suposições de um projeto de bloco aleatório usando a opção PLOTS
Aula 20 ANOVA 12. Experimentos Desequilibrados, a Declaração LSMEANS e Somas de Quadrados Tipo III
Aula 21 ANOVA 13. ANOVA de dois fatores: visão geral na apresentação do PowerPoint
Aula 22 ANOVA 14. Exemplo e Interpretação da ANOVA de Dois Fatores
Aula 23 ANOVA 15. Analisar Efeitos Simples Quando Existe Interação Use LSMEANS com Slice
Aula 24 ANOVA 16. Avaliando as Suposições de uma Análise de Variância de Dois Fatores
Seção 4: Preparar variáveis de entrada para modelagem preditiva
Palestra25 Preparar Entradas Vars_1. Visão geral do capítulo
Aula 26 Preparar entradas Vars_2. Valores ausentes e imputação
Aula 27 Preparar entradas Vars_3.Variável de entrada categórica_1.Pontos de conhecimento
Aula 28 Preparar entradas Vars_3. Variáveis de entrada categórica_2. Proc freq e Proc Means
Aula 29 Preparar entradas Vars_3. Variáveis de entrada categórica_3. Agrupamento de processo
Aula 30 Preparar entradas Vars_3. Variáveis de entrada categóricas_4. Ponto de corte
Aula 31 Preparar entradas Vars_3. Variáveis de entrada categóricas_5. cluster var
Aula 32 Preparar entradas Vars_4. Variável Cluster_1. Slides no VARCLUS para redundância
Aula 33 Preparar entradas Vars_4. Variável Cluster_2. Proc VARCLUS para reduzir a redundância
Aula 34 Preparar entradas Vars_5. Variável Screening_1. Visão geral dos pontos de conhecimento
Aula 35 Preparar entradas Vars_5. Triagem Variável_2. Proc CORR detectar Associação_Parte A
Aula 36 Preparar entradas Vars_5. Triagem Variável_3. Proc CORR detectar Associação_Parte B
Aula 37 Preparar entradas Vars_5. Triagem Variável_4. Proc CORR detectar Associação_Parte C
Aula 38 Preparar entradas Vars_5. Triagem Variável_5. Logit empírico detecta não linear
Seção 5: Análise de Regressão Linear
Aula 39 Explorando a relação entre duas variáveis contínuas usando gráficos de dispersão
Aula 40 Produzindo Coeficientes de Correlação Usando o Procedimento CORR
Aula 41 Regressão Linear Múltipla: ajustar regressão múltipla com Proc REG
Aula 42 Regressão Linear Múltipla: Medidas de ajuste
Aula 43 Regressão Linear Múltipla: Quantificando o Impacto Relativo de um Preditor
Aula 44 Regressão Linear Múltipla: Verifique a Colinearidade Usando VIF, COLLIN e COLLINOINT
Aula 45 ajuste de regressão linear simples com Proc GLM
Aula 46 Multiple Linear Reg: Var Selection With Proc REG:todos os subconjuntos possíveis: ajuste R2
Aula 47 Multiple Linear Reg: Var Selection With Proc REG:todos os subconjuntos possíveis: Mallows Cp
Aula 48 Regressão Linear Múltipla:Seleção de Variável com Proc REG:Eliminação Retroativa
Aula 49 Regressão Linear Múltipla:Seleção de Variável com Proc REG: Seleção direta
Aula 50 Regressão Linear Múltipla:Seleção de Variável com Proc REG: Seleção Stepwise
Aula 51 Regressão Linear Múltipla: Seleção de Variável com Proc GLMSELECT
Aula 52 Regressão Linear Múltipla: PowerPoint Slides sobre suposições de regressão
Aula 53 Regressão Linear Múltipla: hipóteses de regressão
Aula 54 Regressão Linear Múltipla: PowerPoint Slides sobre observações influentes
Aula 55 Regressão Linear Múltipla: Usando estatísticas para identificar observações influentes
Seção 6: Análise de Regressão Logística
Aula 56 Análise de Regressão Logística: Visão Geral
Aula 57 regressão logística com um preditor numérico contínuo Parte 1
Aula 58 regressão logística com um preditor numérico contínuo Parte 2
Aula 59 Gráficos para probabilidades de um evento
Aula 60 Gráficos da Razão de Chances
Aula 61 regressão logística com um preditor categórico: Parametrização de Codificação de Efeito
Aula 62 registro logístico com preditor categórico: Parametrização de Codificação de Célula de Referência
Aula 63 Regressão Logística Múltipla: modelo completo SELECTION=NONE
Aula 64 Regressão Logística Múltipla: Eliminação Retrógrada
Aula 65 Regressão Logística Múltipla: Seleção Avançada
Aula 66 Regressão Logística Múltipla: Seleção Stepwise
Aula 67 Regressão Logística Múltipla: Opções Personalizadas
Aula 68 Regressão Logística Múltipla: Seleção do Melhor Subconjunto
Aula 69 Regressão Logística Múltipla: interação do modelo
Aula 70 Registro Logístico Múltiplo: Pontuação Novos dados: Declaração SCORE com PROC LOGISTIC
Aula 71 Registro Logístico Múltiplo: Pontuação Novos dados: Usando o Procedimento PLM
Aula 72 Registro Logístico Múltiplo: Pontuação Novos dados: a Declaração CODE dentro do PROC LOGISTIC
Aula 73 Multiple Logistic Reg: Score Novos dados: OUTMODEL & INMODEL Opções com Logística
Seção 7: Medida do desempenho do modelo
Aula 74 Medida de Desempenho do Modelo: Visão Geral
Aula 75 PROC SURVEYSELECT para Criação de Conjuntos de Dados de Treinamento e Validação
Aula 76 Medidas de Desempenho Usando a Tabela de Classificação: Apresentação em PowerPoint
Aula 77 Usando a Opção CTABLE no Proc Logistic para Produzir Resultados de Classificação
Aula 78 Avaliando o desempenho e a generalização de um classificador: slides do PowerPoint
Aula 79 O Efeito dos Valores de Corte nas Estimativas de Sensibilidade e Especificidade
Aula 80 Medida de Desempenho Usando a Curva Receptor-Operador-Característica (ROC)
Aula 81 Comparação de modelos usando as declarações ROC e ROCCONTRAST
Aula 82 Medidas de Desempenho Usando os Gráficos de Ganhos
Aula 83 Medidas de Desempenho Usando os Gráficos de Elevação
Aula 84 Ajuste para Sobreamostra: Opção PEVENT para Priors e Ajuste Manual da Classificação
Aula 85 Ajustando manualmente as probabilidades a posteriori para contabilizar o oversampling
Aula 86 Interceptação ajustada manualmente usando o offset para contabilizar o oversampling
Aula 87 Probabilidades posteriores ajustadas automaticamente para contabilizar o oversampling
Aula 88 Teoria da Decisão: DecCortes de isão e lucros esperados para seleção de modelo
Aula 89 Teoria da Decisão: Usando Probabilidades Estimadas a Posterior para Determinar Pontos de Corte
qualquer pessoa que queira progredir em sua carreira equipando-se com as habilidades analíticas críticas, qualquer pessoa interessada em aprender os tópicos mais essenciais de análise de dados (ANOVA, regressão linear, regressão logística, modelagem preditiva), qualquer pessoa que queira dominar o processo completo de modelagem preditiva (preparação de dados para modelagem preditiva, amostragem para dados de treinamento e validação, modelagem, validação, pontuação, medição do desempenho do modelo), qualquer pessoa que queira ser capaz de escrever programas SAS para gerar e tirar conclusões e interpretações sobre as principais saídas estatísticas e resultados, qualquer um que queira estar completamente preparado para obter a certificação SAS: SAS® Certified Statistical Business Analyst Using SAS®9: Regression and Modeling (exam ID A00-240)
Pagina inicial
https://www.udemy.com/course/data-analysis-and-predictive-modeling-using-sas/

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