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ロジスティック回帰による予測モデリング

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    新規コース(過去6ヶ月)

コース基本情報

コースタイトル ロジスティック回帰による予測モデリング
コースコード DBC0084R  
コース種別 集合研修 形式 講義+実機演習
期間 2日間 時間 10:00~17:00 価格(税抜) 110,000円(税抜)
主催 SAS Institute Japan株式会社
日程 会場 空席状況 実施状況 選択

2017年12月19日(火) ~ 2017年12月20日(水)

SAS東京(六本木ヒルズ)

  お申し込み後確認

※「キャンセル待ち」でお申し込みの方には、別途メールにてご連絡いたします。
※「実施確定」表示のない日程は、お申し込み状況により開催中止になる場合がございます。
※ グローバルナレッジ主催コース以外の空席状況は、残席数に関わらず「お申し込み後確認」と表示されます。
※ グローバルナレッジ主催コース以外では、主催会社のお席を確保した後に受付確定となります。

詳しくはお問い合わせください。

対象者情報

対象者
・予測モデルを、特に銀行業務、金融サービス、ダイレクト・マーケティング、保険業、および通信業においてモデルを構築したいモデル開発者、アナリスト、統計分析者
前提条件
下記3コースを受講済みか、同程度の知識のある方
□・「SASによる統計解析」
□・「SASによる回帰分析」
□・「SASによる分散分析」
□また、SASを使用して統計的モデルを作成した経験のある方

学習内容の詳細

コース概要
本コースでは、SAS/STAT®、特にLOGISTICプロシジャの利用に焦点をあてて予測モデリングを行います。変数選択、モデルの評価、欠損値の扱い、大規模データに対して有効なテクニックなどについても議論しています。
本コースは、SAS認定試験「SAS認定プロフェッショナル Statistical Business Analyst Using SAS 9:Regression and Modeling」の準備にも適しています。
学習目標
LOGISTICプロシジャを利用して、以下のことができるようになる
● ・既知の入力の関数として個々の振る舞いをモデル化するロジスティック回帰の使用
● ・ODS統計グラフを使用した効果プロットやオッズ比のプロットの作成
● ・欠損値の取り扱い
● ・入力の間に存在する多重共線性への対処
● ・モデルの性能の評価とモデルの比較
学習内容
1. 予測モデリング
  - ビジネスへの適用
  - 分析における難題

2. モデルの当てはめ
  - パラメータの推定
  - オーバーサンプリングに対する調整

3. 入力変数の準備
  - 欠損値
  - カテゴリカルな入力変数
  - 変数のクラスタリング
  - 変数のスクリーニング
  - サブセット選択

4. 分類性能の評価
  - ROC曲線とリフトチャート
  - 最適なカットオフ値
  - K-S統計量
  - c統計量
  - -利益
  - モデル列の評価

実習/演習内容詳細

ソフトウェア/ハードウェア
Base SAS
SAS/STAT
SAS/GRAPH

ご注意・ご連絡事項

・SAS Institute Japan株式会社開催コースの、受講お申込みおよび受講者変更は3営業日前までとさせていただきます。
キャンセル・日程変更はコースの開催日前日より起算して17日前までとさせて頂きます。
・ 受付は講習開始15分前からとなりますので、遅れないようお願い致します。
・キャンセル料の扱いは以下のとおりです。
(グローバルナレッジ休業日の場合には直前の営業日までとなります。)
・コースの開催日前日より起算して16日前~2営業日前までに取り消した場合 : 受講料の50%
・コース開始日の1営業日前に取り消した場合 :受講料の全額
・ 受講者へのお電話の取り次ぎはいたしませんが、ご伝言は承ります。
・ コース内での、写真撮影、録音、録画はご遠慮ください。 受講中の携帯電話のご使用は、他の方々のご迷惑となりますのでご遠慮ください。
・ トレーニングルーム内でのご飲食はご遠慮ください。ロビーにてお願いします。 昼食はご用意しておりません。会場付近の飲食店をご利用ください。