Este curso forma parte de Certificado profesional de Analista de negocios de estadísticas de SAS

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Michael J Patetta +1 instructores más

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Certificado profesional de Analista de negocios de estadísticas de SASSAS

Acerca de este Curso

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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.

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Habilidades que obtendrás

Oversampling
Logistic Regression
Predictive Modelling
regression

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Instructores

Calificación del instructor

4,53/5 (13 calificaciones)

Michael J Patetta

Principal Analytical Training Consultant

Education

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1 curso

Marc Huber

Sr Analytical Training Consultant

4441 alumnos

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SAS

Through innovative software and services, SAS empowers and inspires customers around the world to transform data into intelligence. SAS is a trusted analytics powerhouse for organizations seeking immediate value from their data. A deep bench of analytics solutions and broad industry knowledge keep our customers coming back and feeling confident. With SAS®, you can discover insights from your data and make sense of it all. Identify what’s working and fix what isn’t. Make more intelligent decisions. And drive relevant change.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

1 hora para completar

Course Overview and Logistics

1 hora para completar

1 video (Total 1 minutos), 6 lecturas

2 horas para completar

Understanding Predictive Modeling

2 horas para completar

15 videos (Total 34 minutos), 1 lectura, 6 cuestionarios

15 videos

Overview53sIntroduction19sGoals of Predictive Modeling1mTerms for Elements in Predictive Modeling49sBasic Steps of Predictive Modeling2mApplications of Predictive Modeling1mDemonstration Scenario: Target Marketing for a Bank1mDemo: Examining the Code for Generating Descriptive Statistics and Frequency Tables2mIntroduction21sData Challenges6mAnalytical Challenges2mSeparate Sampling1mAvoiding the Optimism Bias: Honest Assessment2mSplitting the Data for Model Training and Assessment3mDemo: Splitting the Data5m

1 lectura

Summary10m

6 ejercicios de práctica

Practice: Exploring the Bank Data for the Target Marketing Project20mPractice: Exploring the Veterans' Organization Data Used in the Practices20mQuestion 1.015mQuestion 1.025mQuestion 1.035mPractice: Splitting the Data20m

Semana2

Semana 2

2 horas para completar

Fitting the Model

2 horas para completar

18 videos (Total 54 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios

18 videos

Overview54sIntroduction22sUnderstanding the Logistic Regression Model2mConstraining the Posterior Probability Using the Logit Transformation1mUnderstanding the Fitted Surface1mInterpreting the Model by Calculating the Odds Ratio3mUnderstanding Logistic Discrimination1mEstimating Unknown Parameters Using Maximum Likelihood Estimation2mInterpreting Concordant, Discordant, and Tied Pairs1mUsing PROC LOGISTIC to Fit Logistic Regression Models24sDemo: Fitting a Basic Logistic Regression Model, Part 18mDemo: Fitting a Basic Logistic Regression Model, Part 212mScoring New Cases26sDemo: Scoring New Cases7mIntroduction16sUnderstanding the Effect of Oversampling53sUnderstanding the Offset1mDemo: Correcting for Oversampling6m

1 lectura

Summary10m

4 ejercicios de práctica

Question 2.015mQuestion 2.025mPractice: Fitting a Logistic Regression Model20mFitting the Model Review30m

Semana3

Semana 3

3 horas para completar

Preparing the Input Variables, Part 1

3 horas para completar

26 videos (Total 76 minutos)

26 videos

Overview34sIntroduction22sReasons for Missing Data2mComplete Case Analysis1mMethods for Imputing Missing Values2mMissing Value Imputation with Missing Value Indicator Variables3mDemo: Imputing Missing Values4mCluster Imputation1mIntroduction25sProblems Caused by Categorical Inputs4mSolutions to Problems Caused by Categorical Inputs39sLinking to Other Data Sets56sCollapsing Categories by Thresholding53sCollapsing Categories by Using Greenacre's Method3mDemo: Collapsing the Levels of a Nominal Input, Part 16mDemo: Collapsing the Levels of a Nominal Input, Part 210mReplacing Categorical Levels by Using Smoothed Weight-of-Evidence Coding2mDemo: Computing the Smoothed Weight of Evidence4mIntroduction20sProblem of Redundancy2mVariable Clustering Method1mUnderstanding Principal Components5mDivisive Clustering3mPROC VARCLUS Syntax1mSelecting a Representative Variable from Each Cluster1mDemo: Reducing Redundancy by Clustering Variables8m

9 ejercicios de práctica

Question 3.015mPractice: Imputing Missing Values20mQuestion 3.025mQuestion 3.035mQuestion 3.045mPractice: Collapsing the Levels of a Nominal Input20mPractice: Computing the Smoothed Weight of Evidence20mQuestion 3.055mPractice: Reducing Redundancy by Clustering Variables20m

Semana4

Semana 4

4 horas para completar

Preparing the Input Variables, Part 2

4 horas para completar

23 videos (Total 92 minutos), 1 lectura, 12 cuestionarios

23 videos

Introduction28sDetecting Nonlinear Relationships4mDemo: Performing Variable Screening, Part 15mDemo: Performing Variable Screening, Part 24mUnivariate Binning and Smoothing2mDemo: Creating Empirical Logit Plots10mRemedies for Nonlinear Relationships2mDemo: Accommodating a Nonlinear Relationship, Part 16mDemo: Accommodating a Nonlinear Relationship, Part 27mIntroduction26sSpecifying a Subset Selection Method in PROC LOGISTIC1mBest-Subsets Selection54sStepwise Selection2mBackward Elimination1mScalability of the Subset Selection Methods in PROC LOGISTIC2mDetecting Interactions2mBIC-based Significance Level2mDemo: Detecting Interactions7mDemo: Using Backward Elimination to Subset the Variables4mDemo: Displaying Odds Ratios for Variables Involved in Interactions3mDemo: Creating an Interaction Plot3mDemo: Using the Best-Subsets Selection Method3mDemo: Using Fit Statistics to Select a Model9m

1 lectura

Summary of Preparing the Input Variables, Parts 1 and 210m

12 ejercicios de práctica

Question 3.065mPractice: Performing Variable Screening20mPractice: Creating Empirical Logit Plots20mQuestion 3.075mQuestion 3.085mQuestion 3.095mPractice: Using Forward Selection to Detect Interactions20mQuestion 3.105mPractice: Using Backward Elimination to Subset the Variables20mQuestion 3.115mPractice: Using Fit Statistics to Select a Model20mPreparing the Input Variables Review30m

Semana5

Semana 5

3 horas para completar

Measuring Model Performance

3 horas para completar

30 videos (Total 78 minutos), 1 lectura, 9 cuestionarios

30 videos

Overview40sIntroduction22sFit versus Complexity2mAssessing Models when Target Event Data Is Rare1mDemo: Preparing the Validation Data5mIntroduction15sUnderstanding the Confusion Matrix5mMeasuring Performance across Cutoffs by Using the ROC Curve4mChoosing Depth by Using the Gains Chart2mEffects of Oversampled Data on Performance Measures3mAdjusting a Confusion Matrix for Oversampling46sDemo: Measuring Model Performance Based on Commonly-Used Metrics6mIntroduction26sUnderstanding the Effect of Cutoffs on Confusion Matrices43sUnderstanding the Profit Matrix1mChoosing the Optimal Cutoff by Using the Profit Matrix2mUsing the Central Cutoff33sUsing Profit to Assess Fit28sCalculating Sampling Weights52sDemo: Using a Profit Matrix to Measure Model Performance6mIntroduction25sPlotting Class Separation1mAssessing Overall Predictive Power3mDemo: Using the K-S Statistic to Measure Model Performance2mIntroduction21sComparing ROC Curves of Several Models"1mDemo: Comparing ROC Curves to Measure Model Performance4mUsing Macros to Compare Many Models44sDemo: Comparing and Evaluating Many Models, Part 17mDemo: Comparing and Evaluating Many Models, Part 27m

1 lectura

Summary10m

9 ejercicios de práctica

Question 4.015mQuestion 4.025mQuestion 4.035mPractice: Assessing Model Performance20mQuestion 4.045mQuestion 4.055mQuestion 4.065mQuestion 4.075mMeasuring Model Performance Review30m

Semana6

Semana 6

1 hora para completar

SAS Certification Practice Exam - Statistical Business Analysis Using SAS®9: Regression and Modeling

1 hora para completar

1 lectura

Reseñas

4.6

12 reseña

5 stars
80,95 %
4 stars
9,52 %
2 stars
4,76 %
1 star
4,76 %

Principales reseñas sobre PREDICTIVE MODELING WITH LOGISTIC REGRESSION USING SAS

por MC30 de dic. de 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.

por SS10 de abr. de 2021

Great training sets of problems. Good guidance & teaching.

por RM14 de jun. de 2021

Thank you so much to the instructor, Michael J Patetta for teaching this course!

por TW28 de jul. de 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.

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Acerca de Certificado profesional de Analista de negocios de estadísticas de SAS

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Certificado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos del Certificado y te darán un certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Cuál es la política de reembolsos?
Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

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