SAS Statistical Business Analysis Using SAS 9: Regression and Modeling

시험 내용 안내

ANOVA의 가정 확인

• ANOVA의 가정 확인
• GLM 및 TTEST 프로시저를 사용해 얻은 모집단 평균 간의 차이 분석
• 치료효과 평가를 위한 ANOVA post hoc test 실행
• 요인 간 교호작용 탐지 및 분석

선형 회귀분석 – 20%

• REG 및 GLM 프로시저를 이용한 다중선형 회귀모형 적합
• 다중선형회귀 모형에 대한 REG, PLM 및 GLM 프로시저의 결과 분석
• REG 또는 GLMSELECT 프로시저를 이용한 모형 선택
• 진단 및 잔차 분석을 통해 주어진 회귀모형의 유효성 평가

로지스틱 회귀분석 – 25%

• LOGISTIC 프로시저를 통해 로지스틱 회귀분석 수행
• 변수 선택을 통한 모형 성능 최적화
• LOGISTIC 프로시저의 결과 해석
• LOGISTIC 및 PLM 프로시저를 이용한 새로운 데이터 셋에 대한 Scoring

예측모형 성능을 위한 input 준비 – 20%

• 모형에 대한 input 데이터 준비 시 발생 가능한 문제 식별
• DATA 스텝에서 루프, 배열, 조건문 및 함수로 데이터 처리
• 범주형 데이터에 대한 예측력 향상
• CORR 프로시저를 이용한 비선형적 관계 또는 상관성 없는 변수에 대한 식별
• Empirical logit plot을 이용한 비선형적 변수 식별

모형 성능 평가 – 25%

• 모형 성과 측정에 정직한 평가원칙 적용
• 오차행렬(confusion matrix)을 이용한 분류 성능 평가
• Training 데이터와 validation 데이터를 이용한 모형 선택 및 검증
• 모형비교, 선택을 위한 그래프(ROC, Lift, Gains Charts) 작성 및 해석
• Scoring을 위한 효과적인 컷오프 값 설정