本コースでは、SAS/STAT®、特にLOGISTICプロシジャの利用に焦点をあてて予測モデリングを行います。変数選択、モデルの評価、欠損値の扱い、大規模データに対して有効なテクニックなどについても議論しています。
本コースは、SAS認定試験「SAS®認定プロフェッショナル Statistical Business Analyst Using SAS®9 :Regression and Modeling」の準備にも適しています。

なお、e-Learningの内容は本ページ記載の内容と異なるため、こちらのカタログ P43をご参照ください。

学習方法

• 既知の入力の関数として個々の振る舞いをモデル化するロジスティック回帰の使用
• ODS統計グラフを使用した効果プロットやオッズ比のプロットの作成
• 欠損値の取り扱い
• 入力の間に存在する多重共線性への対処
• モデルの性能の評価とモデルの比較

受講対象

予測モデルを、特に銀行業務、金融サービス、ダイレクト・マーケティング、保険業、および通信業においてモデルを構築したいモデル開発者、アナリスト、統計分析者

受講形態	期間
クラスルーム:	2 日間
Live Web:	2 日間	システム要件
e-Learning:	16 時間/180 日 ライセンス	システム要件

下記3コースを受講済みか、同程度の知識のある方、また、SASを使用して統計的モデルを作成した経験のある方

• 「SAS®による統計解析」
• 「SAS®による回帰分析」
• 「SAS®による分散分析」

本コース対象プロダクトは、 SAS/STAT です。

その他対象プロダクトは、SAS/GRAPH®です。

予測モデリング

• ビジネスへの適用
• 分析における難題

モデルの当てはめ

• パラメータの推定
• オーバーサンプリングに対する調整

入力変数の準備

• 欠損値
• カテゴリカルな入力変数
• 変数のクラスタリング
• 変数のスクリーニング
• サブセット選択

分類性能の評価

• ROC曲線とリフトチャート
• 最適なカットオフ値
• K-S統計量
• c統計量
• 利益
• モデル列の評価