SAS/STAT의 Logistic 프로시져를 사용한 예측 모델을 다룹니다.
이 과정은 예측 모델을 생성하는데 있어 필요한 결측값 처리 및 변수 선택, 모델평가 등에 대한 효과적인 기법 등을 학습합니다.

• 예측 모델링
• 모형의 적합
• 입력 변수의 준비
• 모형의 성능 평가

교육 대상

이 과정은 SAS 프로그래밍 경험을 가진 예측 모델러 및 데이터 분석가 분들을 대상으로 합니다. 데이터베이스 마케팅, 신용 위험 평가 등에 적용할 수 있는 예측 모델을 구축하는 방법을 주로 다루므로, 추론 통계학에 관심 있는 생물 통계학자 또는 전염 병리학자는 범주형 자료분석: Logistic Regression 과정을 수강하시기 바랍니다.

교육 형태	교육 기간
정규 교육:	2 일
이러닝:	16 시간/180 일 라이센스

이 과정 참석 전에 아래의 내용이 가능해야 합니다.

• SAS 프로그램 실행 및 SAS 데이터셋 생성
• SAS 소프트웨어를 사용하여 통계 모형 구축
• 선형 회귀와 로지스틱 회귀에 대한 개념 및 기초 분석

이 과정에서는 SAS/GRAPH, SAS/STAT 소프트웨어를 사용합니다.

• 예측 모델의 비즈니스 응용
• 분석적 어려움

• 모수 추정
• Over Sampling에 대한 보정

• 결측값 처리
• 범주형 입력 변수의 처리
• 변수의 군집화
• 서브셋 선택

• ROC 곡선 및 리프트 그래프
• 최적의 경계값 결정
• K-S 통계량