Building Regression Models with SAS: A Guide for Data Scientists
Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten bei der Erstellung von Vorhersagemodellen mit SAS!
Building Regression Models with SAS: A Guide for Data Scientists lehrt Datenwissenschaftler, Statistiker und andere Analysten, die SAS verwenden, um Regressionsmodelle für Vorhersagen mit großen, komplexen Daten zu trainieren. Jedes Kapitel konzentriert sich auf ein bestimmtes Modell und enthält einen Überblick auf hohem Niveau, gefolgt von grundlegenden Konzepten, wesentlicher Syntax und Beispielen unter Verwendung neuer Prozeduren in SAS/STAT und SAS Viya. Durch die Betonung von einführenden Beispielen und der Interpretation der Ergebnisse vermittelt dieses Buch den Lesern ein klares Verständnis, wie man die folgenden Modelltypen erstellt:
⬤ allgemeine lineare Modelle.
⬤ Quantile Regressionsmodelle.
⬤ logistische Regressionsmodelle.
⬤ verallgemeinerte lineare Modelle.
⬤ verallgemeinerte additive Modelle.
⬤ proportionale Hazard-Regressionsmodelle.
⬤ Baummodelle.
⬤ Modelle basierend auf multivariaten adaptiven Regressionssplines.
Building Regression Models with SAS ist ein unverzichtbarer Leitfaden, um eine Vielzahl von Modellen kennenzulernen, die sowohl Interpretierbarkeit als auch Vorhersageleistung bieten.
| ISBN: | 9781635261554 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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