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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Predictive Modeling with Logistic Regression using SAS
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Instructeur : Marc Huber
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Certaines connaissances prérequises
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Sampling (Statistics)
- Catégorie : Logistic Regression
- Catégorie : Business Analytics
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Statistical Modeling
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- Catégorie : SAS (Software)
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