Анализ данных подсчета в SAS: модели Пуассона и отрицательные биномиальные модели

Анализ данных подсчета, таких как количество посещений веб-сайта, ежедневных транзакций или госпитализаций пациентов, требует специальных статистических методов. Традиционная линейная регрессия не подходит для этих сценариев, делая модели Пуассона и отрицательные биномиальные модели важными инструментами для любого аналитика. Этот текстовый курс поможет вам пройти через процесс подготовки данных подсчета, приспособления моделей в SAS и оценки их производительности. Вы перейдете от понимания основных распределений вероятности к уверенному написанию кода SAS и интерпретации статистических результатов для принятия решений, основанных на данных. С помощью четких письменных объяснений и практических примеров вы узнаете, как справиться с проблемами реальных данных, такими как чрезмерная дисперсия. Что вы узнаете: - Понять основополагающую теорию данных подсчета, распределения Пуассона и предположение о равнорассеянности. - Выявление чрезмерной дисперсии в наборах данных и определение момента перехода к модели с отрицательным биномиальным коэффициентом. - Написать чистый код SAS для подгонки моделей регрессии с использованием стандартных статистических процедур. - Оценка соответствия модели с использованием ключевых диагностических статистических данных, таких как AIC, BIC и отклонение. - интерпретировать коэффициенты и соотношения ставок в моделях для выработки разумных экономических или научных выводов. - Применять методы подготовки данных в рамках SAS для обеспечения надежности и воспроизводимости анализа. Курс начинается с основных определений распределений счетчиков, а затем переходит к пошаговым реализациям кода SAS. Вы будете читать четкие объяснения, изучать практические фрагменты кода и практиковать оценку выходных данных модели с помощью письменных упражнений. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, исследователей и студентов, которые имеют базовое знание SAS и хотят расширить свой инструментарий предсказательного моделирования. Не требуется наличия специальных статистических знаний. Начните читать сегодня, чтобы узнать о моделировании данных в SAS.