Análisis estadístico empresarial con SAS 9: regresión y modelado

Guía de contenidos del examen

ANOVA - 10%

• Verificar los supuestos de ANOVA.
• Analizar las diferencias entre las medias de la población con los procedimientos GLM y TTEST.
• Realizar la prueba post hoc ANOVA para evaluar el efecto del tratamiento.
• Detectar y analizar las interacciones entre factores.

Regresión lineal - 20%

• Ajustar un modelo de regresión lineal múltiple con los procedimientos REG y GLM.
• Analizar los resultados de los procedimientos REG, PLM y GLM para los modelos de regresión lineal múltiple.
• Usar el procedimiento REG o GLMSELECT para realizar la selección del modelo.
• Evaluar la validez de un determinado modelo de regresión mediante el uso de diagnósticos y análisis de residuos.

Regresión Logística - 25%

• Realizar la regresión logística con el procedimiento LOGISTIC.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante la selección de los datos de entrada.
• Interpretar la salida del procedimiento LOGISTIC.
• Calificación de nuevos conjuntos de datos mediante los procedimientos LOGISTIC y PLM.

Preparar las entradas para el rendimiento del modelo predictivo - 20%

• Identificar los posibles desafíos al preparar los datos de entrada para un modelo.
• Utilizar el paso DATA para manipular datos con bucles, matrices, sentencias condicionales y funciones.
• Mejorar el poder predictivo de las entradas categóricas.
• Examinar las variables para detectar la irrelevancia y la asociación no lineal mediante el procedimiento CORR.
• Examinar las variables en busca de no linealidad mediante gráficos logit empíricos.

Medir el rendimiento del modelo - 25%

• Aplicar los principios de la evaluación honesta a la medición del rendimiento del modelo.
• Evaluar el rendimiento del clasificador mediante la matriz de confusión.
• Selección y validación de modelos mediante datos de entrenamiento y validación.
• Crear e interpretar diagramas (gráficos de ROC, de elevación y ganancias) para la comparación y selección de modelos.
• Establecer valores de corte de decisión efectivos para la puntuación.