enthaltenBy completing this course, learners will be able to implement logistic regression models in SAS, prepare datasets through missing value imputation and categorical encoding, analyze predictors using clustering and screening, and evaluate models with confusion matrices and logit plots. Designed for aspiring data scientists, analysts, and business professionals, this course blends statistical rigor with hands-on SAS demonstrations.
Logistic Regression with SAS: Build & Evaluate Models
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7 Stunden zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden
Implement logistic regression models with SAS.
Prepare datasets with imputation and categorical encoding.
Evaluate models using clustering, screening, and confusion matrices.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Statistical Methods
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Predictive Analytics
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: SAS (Software)
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
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Kürzlich aktualisiert!
September 2025
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11 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
This module introduces learners to the foundations of logistic regression and the importance of data preparation when working in SAS. Students explore the basics of binary classification, apply logistic regression using PROC LOGISTIC, and prepare datasets by handling missing values and encoding categorical variables. By the end of this module, learners will have the skills to structure datasets correctly and build their first logistic regression models in SAS.
Das ist alles enthalten
7 Videos4 Aufgaben1 Plug-in
This module focuses on advanced data preparation techniques to improve logistic regression performance. Learners examine variable clustering to reduce redundancy, use screening techniques to evaluate predictor importance, and explore subset selection methods to refine model inputs. The emphasis is on selecting the most relevant predictors, improving efficiency, and ensuring model stability in SAS.
Das ist alles enthalten
8 Videos4 Aufgaben
This module advances into model building strategies and performance evaluation. Students explore stepwise and backward elimination techniques to refine predictors, implement models using PROC LOGISTIC and ODS, and assess model performance with misclassification analysis, confusion matrices, and logit plots. Learners will gain the ability to build robust logistic regression models and validate them effectively in SAS.
Das ist alles enthalten
6 Videos3 Aufgaben
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