Данный курс обучает анализу данных с непрерывным и дискретным откликом. В курсе обсуждаются линейная регрессия, регрессия Пуассона, отрицательная биномиальная регрессия, гамма регрессия, дисперсионный анализ, линейная регрессия с переменными-индикаторами, ковариационный анализ и смешанные модели дисперсионного анализа.

В курсе изучается

• Использование графических возможностей системы ODS и новых графических процедур SAS 9.3

• Подгонка моделей полиномиальной регрессии с помощью процедуры REG
• Выбор моделей на основании нескольких статистик и методы автоматический выбор моделей с использованием процедуры REG
• Оценка модели и предположений для её построения с использованием процедур REG, GLM, GENMOD и UNIVARIATE
• Подгонка моделей регрессии Пуассона, отрицательной биномиальной и гамма регрессии с помощью процедуры GENMOD
• Выполнение дисперсионного анализа с помощью процедуры GLM
• Операторы CONTRAST и ESTIMATE в PROC GLM
• Подгонка регрессионных моделей с переменными-индикаторами с использованием PROC REG и модели ковариационного анализа с помощью PROC GLM
• Подгонка моделей со случайными эффектами с применением процедуры MIXED
• Создание разнообразных статистических диаграмм.

Слушатели должны пройти курсы Программирование на языке SAS. Часть 1: Основы и Statictics 1: Introduction to ANOVA, Regression and Logistic Regression или иметь эквивалентный этим курсам опыт. В частности необходимо знать:

• Как создавать и изменять наборы данных SAS
• Как строить простую и множественную линейную регрессию с помощью процедуры GLM
• Как проводить однофакторный дисперсионный анализ с помощью процедуры GLM
• Базовые статистические понятия – нормальное распределение, выборочные распределения, тестирование гипотез

Аудитория

Аналитики данных и исследователи с начальной подготовкой по статистике.

Регрессия

• Построение и оценка моделей множественной полиномиальной регрессии
• Нарушения предположений для построения модели

Дисперсионный анализ

• Выполнение многофакторного дисперсионного анализа
• Выявление значимых взаимодействий в модели
• Операторы CONTRAST и ESTIMATE
• Проблемы, связанные с несбалансираванными данными

Регрессия с использованием переменных-индикаторов и ковариационный анализ.

• Применение и интерпретация переменных-индикаторов в процедуре REG
• Построение и интерпретация моделей ковариационного анализа, с применением процедуры GLM 
• Сравнение регрессии с применением переменных-индикаторов с ковариационным анализом

Обобщённые линейные модели

• Применение процедуры GENMOD для подгонки моделей регрессии Пуассона, отрицательной биномиальной и гамма регрессии

Смешанная линейная модель

• Анализ смешанной линейной модели