A00-240 PrüfungGuide, SASInstitute A00-240 Zertifikat - SAS Certified Statistical Business Analyst Using SAS 9: Regression and Modeling Credential

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SASInstitute A00-240 Exam Syllabus Topics:

Section	Weight	Objectives
Linear Regression	20%	- Build Regression Models 1. Use REG and GLM procedures 2. Fit multiple linear regression models - Interpret Regression Results 1. Evaluate parameter estimates 2. Interpret REG, PLM and GLM output - Model Selection and Diagnostics 1. Assess model validity 2. Perform model selection using REG or GLMSELECT 3. Conduct residual and diagnostic analysis
Prepare Inputs for Predictive Model Performance	20%	- Data Preparation 1. Use loops, arrays, functions and conditional statements 2. Identify challenges in preparing model input data 3. Manipulate data using DATA step programming - Variable Engineering and Screening 1. Use empirical logit plots for nonlinearity detection 2. Identify nonlinear associations using CORR procedure 3. Screen variables for irrelevance 4. Improve predictive power of categorical variables
ANOVA	10%	- ANOVA Analysis 1. Evaluate treatment effects 2. Analyze differences between population means using GLM and TTEST procedures 3. Perform post hoc tests 4. Detect and analyze factor interactions - ANOVA Concepts and Assumptions 1. Identify appropriate ANOVA methods 2. Verify ANOVA assumptions
Measure Model Performance	25%	- Decision Optimization 1. Evaluate scoring strategies 2. Establish effective decision cutoff values - Performance Visualization 1. Create and interpret ROC charts 2. Create and interpret gains charts 3. Create and interpret lift charts - Validation and Selection 1. Perform model validation using training and validation data 2. Compare and select predictive models - Model Assessment 1. Apply principles of honest assessment 2. Assess classifier performance using confusion matrices
Logistic Regression	25%	- Develop Logistic Models 1. Perform logistic regression using the LOGISTIC procedure 2. Optimize model performance through input selection - Interpret and Deploy Models 1. Interpret LOGISTIC procedure output 2. Score new data sets using LOGISTIC and PLM procedures

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SASInstitute SAS Certified Statistical Business Analyst Using SAS 9: Regression and Modeling Credential A00-240 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q92-Q97):

92. Frage
Screening for non-linearity in binary logistic regression can be achieved by visualizing:

A. A scatter plot of binary response versus a predictor variable.
B. A trend plot of empirical logit versus a predictor variable.
C. A logistic regression plot of predicted probability values versus a predictor variable.
D. A box plot of the odds ratio values versus a predictor variable.

Antwort: B

93. Frage
The question will ask you to provide a missing statement. Given the following SAS program:

Which SAS statement will complete the program to correctly score the data set NEW_DATA?

A. Score data=MYDIR, NEW DATA out=scores;
B. Score data data=MYDIR.NEW_DATA output=scores;
C. Score data=HYDIR.NEU_DATA output=scores;
D. Score data data=MYDIR.NEW_DATA out=scores;

Antwort: A

Begründung:
Explanation/Reference:

94. Frage
Refer to the exhibit:

On the Gains Chart, what is the correct interpretation of the horizontal reference line?

A. the probability of a false negative
B. the probability of a false positive
C. the proportion of cases that cannot be classified
D. the prior event rate

Antwort: A

95. Frage
In partitioning data for model assessment, which sampling methods are acceptable? (Choose two.)

A. Stratified random sampling without replacement
B. Sequential random sampling with replacement
C. Simple random sampling with replacement
D. Simple random sampling without replacement

Antwort: A,D

96. Frage
A linear model has the following characteristics:
* A dependent variable (y)
* One continuous variable (x1)
* One categorical (1 with 3 levels) predictor variable and an interaction term (1 by x1) How many parameters, including the intercept, will be estimated for this model?

Antwort:

Begründung:
Enter your numeric answer in the space below.
7

97. Frage
......

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