Regressionsmodellierung und statistische Analyse mit SAS

SAS ist ein leistungsstarkes Tool für statistische Analysen, aber ohne eine solide Grundlage kann der Einstieg in die Regressionsmodellierung schwierig sein. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Kernkonzepte der statistischen Modellierung mit SAS.Sie werden vom Verständnis grundlegender statistischer Tests zum Erstellen, Validieren und Interpretieren von linearen und logistischen Regressionsmodellen übergehen und Ihnen die Fähigkeiten vermitteln, umsetzbare Erkenntnisse aus Rohdaten zu gewinnen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der Hypothesentests, T-Tests und Varianzanalyse (ANOVA). - Konfigurieren Sie SAS-Verfahren, um einfache und multiple lineare Regressionsanalysen durchzuführen. - Bewerten Sie statistische Annahmen, überprüfen Sie die Multikollinearität und interpretieren Sie die Diagnoseausgaben. - Implementieren Sie grundlegende logistische Regressionsmodelle für binäre Klassifikation und kategorische Ergebnisse. - Wenden Sie moderne Best Practices für die Berichterstattung statistischer Ergebnisse und die klare Präsentation von Dateneinblicken an. Sie lernen die wichtigsten Begriffe und grundlegende statistische Tests kennen, bevor Sie sich mit multipler linearer Regression und Logistischer Regression vertraut machen.Durch schriftliche Erläuterungen und praktische SAS-Codebeispiele lernen Sie, wie Sie Analysen aufsetzen und SAS Ausgaben souverän interpretieren. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Datenanalysten und Forscher, die statistische Modellierung in SAS erlernen möchten.Keine vorherige fortgeschrittene statistische Modelliererfahrung ist erforderlich, da wir mit den absoluten Grundlagen beginnen. Erstellen Sie zuverlässige statistische Modelle und nutzen Sie die Leistungsfähigkeit Ihrer Daten mit SAS.