SASInstitute A00-240 Prüfungsfrage, A00-240 Prüfungs

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SASInstitute A00-240 Exam Syllabus Topics:

Section	Weight	Objectives
Topic 1: Prepare Inputs for Predictive Model Performance	20%	- Variable Engineering and Screening 1. Use empirical logit plots for nonlinearity detection 2. Improve predictive power of categorical variables 3. Screen variables for irrelevance 4. Identify nonlinear associations using CORR procedure - Data Preparation 1. Manipulate data using DATA step programming 2. Identify challenges in preparing model input data 3. Use loops, arrays, functions and conditional statements
Topic 2: Linear Regression	20%	- Model Selection and Diagnostics 1. Conduct residual and diagnostic analysis 2. Perform model selection using REG or GLMSELECT 3. Assess model validity - 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
Topic 3: ANOVA	10%	- ANOVA Analysis 1. Perform post hoc tests 2. Analyze differences between population means using GLM and TTEST procedures 3. Detect and analyze factor interactions 4. Evaluate treatment effects - ANOVA Concepts and Assumptions 1. Verify ANOVA assumptions 2. Identify appropriate ANOVA methods
Topic 4: Measure Model Performance	25%	- Validation and Selection 1. Perform model validation using training and validation data 2. Compare and select predictive models - Decision Optimization 1. Evaluate scoring strategies 2. Establish effective decision cutoff values - Performance Visualization 1. Create and interpret ROC charts 2. Create and interpret lift charts 3. Create and interpret gains charts - Model Assessment 1. Apply principles of honest assessment 2. Assess classifier performance using confusion matrices
Topic 5: Logistic Regression	25%	- Develop Logistic Models 1. Optimize model performance through input selection 2. Perform logistic regression using the LOGISTIC procedure - 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 (Q10-Q15):

10. Frage
A confusion matrix is created for data that were oversampled due to a rare target.
What values are not affected by this oversampling?

A. Sensitivity and PV+
B. Specificity and PV
C. PV+ and PV
D. Sensitivity and Specificity

Antwort: D

11. Frage
Refer to the exhibit.

These graphs were created using the GLM procedure with the plots(only)=diagnosticsoption.
Which plot do you use to identify influential observations?

A. Fit - Mean and Residual Plot
B. Cook's D by Observation
C. Residual by Predicted
D. Residual by Quantile

Antwort: B

Begründung:
Explanation/Reference: https://books.google.com.pk/books?id=fx77Pzerty8C&pg=PA279&lpg=PA279&dq=sas+statistical
+analysis+plot+do+you+use+to+identify+influential
+observations&source=bl&ots=AJavSAql_g&sig=ACfU3U0jbAa6lTWvSeSJ6y5bwp4osAyigA&hl=en&sa=X&ve d=2ahUKEwje34nyqajnAhXDThUIHUfUCj0Q6AEwEXoECAoQAQ#v=onepage&q=sas%20statistical%
20analysis%20plot%20do%20you%20use%20to%20identify%20influential%20observations&f=false

12. Frage
Refer to the exhibit:

Which statement is true, based on the plots above?

A. Approximately ten percent of a randomly selected subset of twenty percent of the customers are expected to have a positive event.
B. Approximately ten percent of those customers with the top twenty percent of predicted probabilities are expected to have a positive event.
C. Approximately twice as many customers with the top ten percent of predicted probabilities are expected to have a positive versus negative event.
D. Approximately twenty percent of the customers with a predicted score of 3 have a positive predicted class.

Antwort: C

13. Frage
Refer to the exhibit:

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

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

Antwort: B

14. Frage
Which method is NOT an appropriate way to score new observations with a known target in a logistic
regression model?

A. Use the SCORE statement in the LOGISTIC procedure.
B. Use the saved parameter estimates from the LOGISTIC procedure and score new observations in the
SCORE procedure.
C. Augment the training data set with new observations and set their responses to missing.
D. Augment the training data set with new observations and rerun the LOGISTIC procedure.

Antwort: D

15. Frage
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