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level

Kursdaten
Dauer:  3 Tage
Code:  ST193
Preis pro Person:  EUR 2.070
zzgl. MWSt

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Termine & Orte
21.08. - 23.08.13 München
08.10. - 10.10.13 Heidelberg
25.11. - 27.11.13 Heidelberg
27.01. - 29.01.14 Heidelberg
10.03. - 12.03.14 Wien
10.03. - 12.03.14 München
28.04. - 30.04.14 Heidelberg
16.06. - 18.06.14 Heidelberg

Kurszeiten
1. Tag 9:30 - 17:00 Uhr
ab 2. Tag 9:00 - 17:00 Uhr


Informationen und Kontakt unter education@ger.sas.com oder unter 06221 / 415 - 300

Teilnahmeinfos (FAQ)
 
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Statistik 1: Varianzanalyse, Regression und logistische Regression
 

 
Kursziel
Dieser Kurs vermittelt Ihnen die Kenntnisse, die Sie benötigen, um grundlegende statistische Verfahren mit der SAS Software umzusetzen. Er konzentriert sich auf die Bereiche der schließenden Statistik, der Varianzanalyse, der Regression, der kategorialen Datenanalyse und auf eine Einführung in die logistische Regression. Sie erstellen Grafiken, um Daten zu untersuchen und zu verdichten, bilden Konfidenzintervalle für Mittelwerte und prüfen statistische Hypothesen.
 
Voraussetzungen
Sie benötigen die Programmierkenntnisse aus dem Kurs „SAS Programmierung 1: Grundlagen" (PRG1) oder „SAS Programmierung 1: Grundlagen für erfahrene Programmierer" (PRG1EP) und sollten ein grundlegendes Verständnis einfacher statistischer Verfahren haben.
 
Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an Anwender der SAS Software, die ihre statistischen Analysen mit SAS/STAT realisieren. Die Kenntnisse, die in diesem Kurs vermittelt werden, sind Voraussetzung für die meisten weiterführenden Kurse im Bereich der statistischen Analyse.
 
Module
SAS/STAT, SAS/GRAPH Software
 
Kursinhalte
  • Einführung in die Statistik
    • Verteilungsanalyse und Stichprobenstatistiken
    • Konfidenzintervalle
    • Einfacher Hypothesentest
  • t-Test und Varianzanalyse
    • Unterschiede in Gruppenmittelwerten mit dem t-Test
    • Einfaktorielle Varianzanalyse
    • Zweifaktorielle Varianzanalyse ohne und mit Interaktionen
  • Lineare Regression
    • einfache lineare Regression
    • multiple Regression, Modellbildung und Variablenselektion
  • Lineare Regressionsdiagnostiken
    • Residuenanalyse
    • Beeinflussende Beobachtungen und Kollinearität
  • Kategoriale Datenanalyse
    • Häufigkeitstabellen und Assoziationsmaße
    • Einführung in das Konzept der logistischen Regression
    • Einfache und multiple logistische Regressionsmodelle

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  • Statistical Analyst
  • Data Miner
  • Market Researcher



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