2019北區暑假SAS邏輯斯模型建置設計師校園認證班

【課程費用】每人$ 10,000 元;僅限大學生、大學老師,以及碩博專班全職學生 (報名時請提供學生證或教職員證備查)

【課程內容】採用SAS公司原廠系統教材,分兩階段(ST1, PMLR)授課,並贈送一次STAT認證考試。

【聯繫窗口】SAS 公司 教育訓練中心 林小姐 02-2181-1000ext836 Eudora.Lin@sas.com

【報名流程】報名時請將您的學生/老師證掃描寄至twnedu@sas.com或傳真至 02-2181-1099,並請至報名網址:https://goo.gl/forms/WBVMLJYacVyV4GjE3 中填寫報名資訊

【報名截止日】: 即日起 開放報名,僅限12個正取名額與10個備取名額,額滿後報名網站將關閉。

【繳費方式】: 待確定開班,會再依照報名順序以Email通知繳費方式。

【退費方式】: 若需取消報名,請於5/31(五)前與我們聯繫,即可全額退費,逾期恕不退費,僅供轉讓給他人上課與考試,被轉讓者亦需符合報名資格方得轉讓。

【領書/收據】: 教材於開課當天發給報名同學,並提供個人付款證明收據

【缺課機制】: 無法補課,請同學務必全程參與

【上課時間及地點】: 09:00~12:00、13:30~16:30;臺北市中山區民生東路三段10號12F(SAS教育訓練中心)

課程時間 課程名稱
6/26(三)、6 27(四)、6/28(五)Statistics 1: Introduction to ANOVA, Regression, and Logistic Regression (ST1)
7/2(二)、7/3(三)Predictive Modeling Using Logistic Regression (PMLR)
7/29(一)SAS Certified Statistical Business Analyst Using SAS 9: Regression and Modeling認證考試

【考試規則】: 考試規則若有變動,依美國 SAS 公司最新公告為主

❶ 60~65題 選擇題/填充題  ❷ 考試時間:120 分鐘  ❸ 及格:68%  ❹ 線上作答

【備註】

❶ 上課教材及授課之版權為SAS公司所有,均不能影印、照相、錄音或錄影

❷ 上課請全程參與並簽到,缺席恕不補課

❸ 若對此次課程有何疑問,或不清楚報名方式,請洽 SAS 教育訓練中心 林小姐 02-2181-1000 # 836

欲知 SAS 台灣區教育訓練,請瀏覽:https://www.sas.com/zh_tw/training/training.html

 

Statistics 1: Introduction to ANOVA, Regression, and Logistic Regression (ST1)


天數:3 天

學習對象:

本課程為使用SAS/STAT 並應用連續型或類別型依變數進行統計分析的統計分析人員、研究人員、商業分析人員而設計。本課程是其他統計分析課程的基礎。

課程描述:

本課程涵蓋了一系列的統計主題和使用 SAS 軟體進行統計分析。課程著重於T 檢定,變異數分析(ANOVA), 線性迴歸和邏輯斯迴歸。

必備條件:

  • 學習本課程前,學員必須具備執行SAS 程式和產生SAS 資料集(data set)的能力,相當於SAS Programming 1: Essentials課程。
  • 具備理解p-value 、假設檢定、變異數分析和迴歸分析會更好。

課程內容:

基本統計介紹

  • 敘述性統計與推論統計
  • 使用 UNIVARIATE 和 FREQ 程序計算並解釋樣本統計量
  • 使用TTEST 程序進行兩樣本平均數的T 檢定

變異數分析(ANOVA)與線性迴歸

  • 使用 GLM 程序進行單因子變異數分析
  • 使用 GLM 進行事後(post-hoc)多重比較分析檢定
  • 使用 CORR 程序計算相關性
  • 使用 REG 程序配適簡單線性模型
  • 進行雙因此變異數分析 (有或無交互作用)
  • 理解多元回歸的概念

建立模型與模型診斷

  • 使用GLMSELECT 程序從多個模型中進行自動模型篩選
  • 解釋回歸模型
  • 檢查殘差、檢查高影響力的個案、評估共線性

預測模型的建立與評分

  • 資料分區的重要性
  • 使用 GLMSELLECT 程序與 PLM 程序進行新資料的評分

類別資料分析

  • 使用 FREQ 程序製作次數分配表、檢視普通相關或線性相關
  • 理解真實檢定 (Exact Test)
  • 理解邏輯思回歸概念
  • 使用 LOGISTIC 程序配適單變數和多變數邏輯斯回歸模型

 

 

Predictive Modeling Using Logistic Regression (PMLR)

數:2 天

學習對象:

模型建置設計師、商業分析師,以及在銀行、財務、行銷、保險及通訊業須建置預測模型的統計分析師。

課程描述:

本課程的範圍主要著重於使用SAS/STAT 中的LOGISTIC 程序建置預測模型。本課程亦將探討如何使用有效率的技巧處理大量資料中,選擇變數、評估模型、處理遺失值的問題。

必備條件:

學習本課程前,建議應具備:

  • 完成 SAS Programming 1: Essentials 課程,或具備實際SAS 程式撰寫經驗
  • 完成線性迴歸及邏輯斯迴歸的統計課程,像是Statistics 1: Introduction to ANOVA, Regression, and Logistic Regression課程 。

課程內容:

預測模型

  • 商業應用案例介紹
  • 分析時將面臨的挑戰

模型配適

  • 邏輯斯迴歸的參數估計
  • 過度抽樣的調整

輸入變數的準備

  • 遺失值的問題與處理方式
  • 類別型的輸入變數
  • 變數的群集化
  • 運用相關性進行變數篩選
  • 選擇變數

測量使用模型分類的表現

  • 接收者操作特徵曲線(ROC curve)及增益圖(Lift chart)
  • 決定最佳切點
  • K-S 統計量(Kolmogorov-Smirnov Statistics)
  • c 統計量(Concordance-statistics)
  • 計算不同模型的收益(Profit)
  • 同時建置許多模型

關於SAS

SAS於1976年於美國創立,是全球首屈一指的數據分析領域領導者,提供創新的分析、商業智能及資料管理軟體與服務。目前,SAS在全球59個國家擁有據點,協助超過80,000家企業進行最佳商業決策,其中包括《財富》雜誌全球500強企業,前100家企業中的91家。
SAS台灣分公司於1989年成立,目前國內超過五百家產業客戶。
更多資訊請參見 SAS台灣官網

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