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Regressione Logistica

 
Obiettivi
Il corso tratta la modellistica previsiva attraverso l’utilizzo del software SAS/STAT, con particolare enfasi sulla Proc LOGISTIC. Vengono illustrate la selezione di variabili, la valutazione dei modelli, il trattamento dei valori mancanti e le tecniche più efficienti per la gestione di grandi volumi di dati. Vengono inoltre affrontati i temi relativi alla costruzione di modelli di regressione logistica, della selezione delle variabili importanti e non ridondanti, della gestione e sostituzione di valori mancanti, della valutazione della prestazione del classificatore e dell’assegnazione dello score.
a chi è rivolto
Analisti statistici, esperti di data mining, business user; gli argomenti presentati si riferiscono in particolare alle aree dei database di marketing, della valutazione dei rischi di credito, della rilevazione frodi e più in generale alle applicazioni di modellistica previsiva.
Requisiti
Si richiede familiarità con il linguaggio SAS per il trattamento (argomenti del corso “Programmazione SAS 1: fondamenti”) e l’analisi dei dati (argomenti del corso “Statistica 1: introduzione alla statistica e all'analisi di regressione”).
Argomenti

Modellistica previsiva con SAS
• Aree di applicazione
• Costruzione del modello
• Stima dei parametri
• Aggiustamenti per il sovracampionamento
• Gestione dei valori mancanti
• Input categorici
• Clustering delle variabili
• Selezione del sottoinsieme
• Prestazioni del classificatore
• Curve ROC e curve di Guadagno (Lift)
• Livelli di cutoff ottimali
• La statistica K-S
• Non linearità e interazioni
• Rilevazione
• Tecniche di modellistica avanzate.

 
 
Formazione
Durata
2 giorni
Quota
1.200,00 Euro + IVA
Questo corso fa parte del percorso formativo
ADVANCED ANALYTICS
STATISTICAL ANALYSIS
Come partecipare