Modelos Predictivos utilizando Regresión Logística

Este curso está diseñado para enseñar a los analistas de datos con experiencia en programación SAS.Los temas y técnicas que se tratan en este curso se dirigen a las bases de datos de marketing, evaluación de créditos de riesgo, localización de riesgo y otras aplicaciones de modelos predictivos de banca, servicios financieros, “direct marketing”, seguros y telecomunicaciones.

Descripción del curso

Este curso proporciona modelos predictivos utilizando el software SAS/STAT destacando el procedimiento LOGISTIC. También se trata la selección de variables, asignación de modelos, cómo tratar valores ausentes y se utilizan técnicas eficaces para conjuntos de datos de gran tamaño.

Requisitos previos

Haber realizado el curso “Introducción al Sistema SAS”, tener experiencia construyendo modelos estadísticos con SAS, y haber completado el curso “Estadística con SAS I: Anova, Regresión y Regresión Logística”.

Contenidos del curso

Modelos predictivos

• Aplicaciones en negocios
• Formulación de un objetivo de análisis

Ajuste de modelos

• Estimación de parámetros
• Ajustes de sobremuestreo

Preparación de variables de entrada

• Valores ausentes
• Entradas categóricas
• “Variable clustering”
• “Variable screening”
• Selección de subconjuntos

Clasificador del rendimiento

• Curvas ROC y gráficos Lift
• Límites óptimos
• K-S statistic
• c statistic
• Beneficio

Evaluación de varios modelos

Duración: 2 días

Software: SAS®/STAT, SAS/GRAPH

Fechas de los Cursos

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