Analiza danych liczenia w SAS: Poisson i negatywne modele dwumianowe

Analiza danych liczbowych — takich jak liczba odwiedzin witryny, dzienne transakcje czy przyjęcia pacjentów — wymaga specjalistycznych technik statystycznych. Tradycyjna regresja liniowa nie spełnia tych scenariuszy, co sprawia, że modele Poissona i Negatywne Binomialne są niezbędnymi narzędziami dla każdego analityka. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez proces przygotowywania danych zliczania, dopasowywania modeli w SAS i oceny ich wydajności. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych rozkładów prawdopodobieństwa do pewnego pisania kodu SAS i interpretowania wyników statystycznych w celu podejmowania decyzji opartych na danych. Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom i praktycznym przykładom kodu dowiesz się, jak radzić sobie z rzeczywistymi wyzwaniami związanymi z danymi, takimi jak nadmierna dyspersja. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową teorię danych liczenia, rozkładów Poissona i założenia równomiernej dyspersji. - Zidentyfikuj nadmierną dyspersję w zbiorach danych i określ, kiedy przejść do modelu Negative Binomial. - Napisz czysty kod SAS, aby dopasować modele regresji liczenia przy użyciu standardowych procedur statystycznych. - Oceń dopasowanie modelu za pomocą kluczowych statystyk diagnostycznych, takich jak AIC, BIC i odchylenie. - Interpretuj współczynniki modelu i współczynników stopy, aby wyciągnąć sensowne wnioski biznesowe lub naukowe. - Zastosuj techniki przygotowywania danych w SAS, aby zapewnić, że analiza jest solidna i powtarzalna. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji rozkładów liczenia przed przejściem do krok po kroku implementacji kodu SAS. Będziesz czytać jasne wyjaśnienia, studiować praktyczne fragmenty kodu i ćwiczyć ocenę wyjść modelu poprzez ćviczenia pisemne. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, badaczy i studentów, którzy mają podstawową znajomość SAS i chcą rozszerzyć swój zestaw narzędzi do modelowania predykcyjnego. Nie jest wymagane zaawansowane tło statystyczne. Zacznij czytać już dziś, aby opanować modelowanie danych w SAS.