Logistischer Regression in SAS: Modellerstellung und Auswertung

Das Verständnis kategorialer Ergebnisse ist ein Eckpfeiler moderner Predictive Analytics. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte der logistischen Regression und zeigt Ihnen, wie Sie diese Modelle mit SAS implementieren, auswerten und interpretieren. Sie werden vom Verständnis grundlegender statistischer Konzepte zum selbstsicheren Vorbereiten von Datensätzen, zum Codieren von Regressionsverfahren und zum Bewerten der Modellleistung mit branchenüblichen Metriken übergehen. Was Sie lernen: 1. Verstehen Sie die mathematischen Grundlagen der logistischen Regression, der Odds-Ratio und der binären Ergebnisse. 2. Bereiten Sie Datensätze speziell für die kategoriale Modellierung in SAS vor und bereinigen Sie sie. 3. Führen Sie logistische Regressions-Workflows mit SAS-Prozeduren wie PROC LOGISTIC aus. 4. Bewerten Sie die Modellanpassung und die Vorhersagekraft mithilfe von ROC-Kurven, AIC und Verwirrungsmatrizen. 5. Interpretieren Sie SAS-Ausgaben, um umsetzbare, datengesteuerte Geschäftsempfehlungen zu machen. 6. Bewältigen Sie häufige Modellierungsherausforderungen wie Multikollinearität und unausgewogene Daten. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden statistischen Terminologie und theoretischen Grundlagen, bevor Sie Schritt für Schritt durch SAS-Codebeispiele, Datenaufbereitungs-Workflows und Modelldiagnose-Interpretationen geführt werden. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Datenanalysten und aufstrebende Data Scientists, die keine vorherige SAS-Erfahrung oder einen fortgeschrittenen statistischen Hintergrund benötigen. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Logistikregression in SAS zu meistern und Ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse zu verbessern.