SAS'ta Sayma Verilerini Analiz Etme: Poisson ve Olumsuz Binom Modelleri

Sayma verilerini analiz etmek - web sitesi ziyaretleri, günlük işlemler veya hasta kabulleri gibi - özel istatistiksel teknikler gerektirir. Geleneksel lineer regresyon bu senaryolar için yetersizdir, Poisson ve Negatif Binom modelleri her analist için temel araçlar haline gelir. Bu metin tabanlı kurs, sayım verilerini hazırlama, SAS'ta modelleri ayarlamanın ve performanslarını değerlendirme sürecinde size rehberlik eder. Temel olasılık dağılımlarını anlamaktan SAS kodunu güvenle yazmaya ve veri odaklı kararlar almak için istatistiksel çıktıları yorumlamaya geçiş yapacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve pratik kod örnekleri yoluyla, aşırı dağılım gibi gerçek dünya verilerinin zorluklarını nasıl ele alacağınızı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Sayma verisinin temel teorisini, Poisson dağılımını ve eşit dağılımın varsayımını anlamak. - Veri kümelerinde aşırı dağılımı tespit edin ve Negatif Binomial modeline ne zaman geçiş yapacağınızı belirleyin. - Standart istatistiksel prosedürleri kullanarak sayı gerileme modellerine uymak için temiz SAS kodu yazmak. - AIC, BIC ve sapma gibi anahtar tanısal istatistikleri kullanarak model uyumluluğunu değerlendirin. - İş veya bilimsel sonuçlar çıkarmak için model katsayıları ve oran oranlarını yorumlayın. - Analizinizin sağlam ve tekrarlanabilir olmasını sağlamak için SAS içinde veri hazırlama tekniklerini uygulayın. Kurs, adım adım SAS kodu uygulamalarına geçmeden önce sayı dağılımlarının temel tanımlarıyla başlar. Açık açıklamaları okuyacak, pratik kod parçalarını inceleyecek ve yazılı egzersizler yoluyla model çıktılarını değerlendireceksiniz. Bu kurs, SAS ile temel bir tanıdıklığı olan ve öngörülmüş modelleme araçlarını genişletmek isteyen veri analistleri, araştırmacılar ve öğrenciler için tasarlanmıştır. Gelişmiş istatistiksel bir geçmiş gerekmez. SAS'ta sayısal veri modellemesini öğrenmek için bugün okumaya başlayın.