К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Regression Modeling Fundamentals · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Regression Modeling Fundamentals

Курс от SAS
Средний≈ 11.9 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

This introductory course is for SAS software users who perform statistical analyses using SAS/STAT software. The focus is on t tests, ANOVA, and linear regression, and includes a brief introduction to logistic regression.

Навыки, которые вы освоите

SAS (Software)Regression AnalysisStatistical ModelingLogistic RegressionStatistical AnalysisModel EvaluationStatistical Hypothesis TestingPredictive ModelingProbabilityStatistical InferencePredictive AnalyticsData AnalysisStatistical SoftwareModel DeploymentStatistical Methods

Программа курса

4 модулей · 108 учебных материалов

01Model Building and Effect Selection24 материалов

Getting Started

Welcome and Meet the InstructorВидеоDemo: Exploring Ames Housing DataВидеоLearner PrerequisitesЧтениеStatistics Basics to Regression ModelsDIALOGUE

Course Logistics and Data Setup

Учитесь у экспертов

Jordan Bakerman

Analytical Training Consultant

Regression Modeling Fundamentals
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 11.9 ч

4 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Бенгальский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Пушту, Урду, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Дари, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
Access SAS Software for this CourseЧтение
Completing Demos and PracticesЧтение
Frequently Asked QuestionsЧтение

Introduction

OverviewВидео

Stepwise Selection Using Significance Level

ScenarioВидеоApproaches to Selecting ModelsВидеоThe All-Possible Regressions Approach to Model BuildingВидеоThe Stepwise Selection Approach to Model BuildingВидеоInterpreting p-Values and Parameter EstimatesВидеоDemo: Performing Stepwise Regression Using PROC GLMSELECTВидеоActivity - Optional Stepwise Selection Method CodeЧтениеKnowledge Check - Using PROC GLMSELECT for Stepwise SelectionЗадание

Information Criterion and Other Selection Options

ScenarioВидеоInformation CriteriaВидеоInformation Criteria Penalty ComponentsЧтениеAdjusted R-Square and Mallows' CpВидеоDemo: Performing Model Selection Using PROC GLMSELECTВидеоKnowledge Check -Using PROC GLMSELECT to Perform Other Model Selection TechniquesЗадание

All Possible Selection (Self-Study)

All-Possible SelectionЧтение

Review

Model Building and Effect SelectionЗадание
02Model Post-Fitting for Inference25 материалов

Introduction

OverviewВидео

Examining Residuals

ScenarioВидеоAssumptions for RegressionВидеоVerifying Assumptions Using Residual PlotsВидеоDemo: Examining Residual Plots Using PROC REGВидеоPractice: Using PROC REG to Examine ResidualsЗадание

Influential Observations

ScenarioВидеоIdentifying Influential ObservationsВидеоChecking for Outliers with STUDENT ResidualsВидеоQuestion 5.01ЗаданиеChecking for Influential ObservationsВидеоDetecting Influential Observations with DFBETASВидео

Collinearity

ScenarioВидеоExploring CollinearityВидеоVisualizing CollinearityВидеоDemo: Calculating Collinearity Diagnostics Using PROC REGВидеоUsing an Effective Modeling CycleВидеоQuestion 5.02ЗаданиеQuestion 5.03

Review

Model Post-Fitting for InferenceЗадание
03Model Building for Scoring and Prediction16 материалов

Introduction

OverviewВидео

Brief Introduction to Predictive Modeling

ScenarioВидеоPredictive Modeling TerminologyВидеоModel ComplexityВидеоBuilding a Predictive ModelВидеоModel Assessment and SelectionВидеоQuestion 6.01ЗаданиеDemo: Building a Predictive Model Using PROC GLMSELECTВидеоPartitioning a Data Set Using PROC GLMSELECTЧтениеPractice: Building a Predictive Model Using PROC GLMSELECTЗадание

Scoring Predictive Models

ScenarioВидеоPreparing for ScoringВидеоMethods of ScoringВидеоDemo: Scoring Data Using PROC PLMВидеоPractice: Scoring Using the SCORE Statement in PROC GLMSELECTЗадание

Review

Model Building for Scoring and PredictionЗадание
04Categorical Data Analysis43 материалов

Introduction

OverviewВидео

Describing Categorical Data

ScenarioВидеоAssociations between Categorical VariablesВидеоDemo: Examining the Distribution of Categorical Variables Using PROC FREQ and PROC UNIVARIATEВидеоQuestion 7.01ЗаданиеQuestion 7.02ЗаданиеPractice: Using PROC FREQ to Examine DistributionsЗадание

Tests of Association

ScenarioВидеоThe Pearson Chi-Square TestВидеоOdds RatiosВидеоQuestion 7.03ЗаданиеDemo: Performing a Pearson Chi-Square Test of Association Using PROC FREQВидеоQuestion 7.04ЗаданиеScenario

Introduction to Logistic Regression

ScenarioВидеоModeling a Binary ResponseВидеоQuestion 7.07ЗаданиеDemo: Fitting a Binary Logistic Regression Model Using PROC LOGISTICВидеоInterpreting the Odds RatioВидеоComparing Pairs to Assess the Fit of a Logistic Regression ModelВидео

Logistic Regression with Categorical Predictors

ScenarioВидеоSpecifying a Parameterization MethodВидеоQuestion 7.09ЗаданиеDemo: Fitting a Multiple Logistic Regression Model with Categorical Predictors Using PROC LOGISTICВидеоQuestion 7.10ЗаданиеPractice: Using PROC LOGISTIC to Perform a Multiple Logistic Regression Analysis with Categorical VariablesЗадание

Stepwise Selection with Interactions and Predictions

ScenarioВидеоInteractions between VariablesВидеоDemo: Fitting a Multiple Logistic Regression Model with Interactions Using PROC LOGISTICВидеоQuestion 7.11ЗаданиеDemo: Fitting a Multiple Logistic Regression Model with All Odds Ratios Using PROC LOGISTICВидеоQuestion 7.12Задание

Review

Categorical Data AnalysisЗадание
Demo: Looking for Influential Observations Using PROC GLMSELECT and PROC REGВидео
Demo: Examining the Influential Observations Using PROC PRINTВидео
Handling Influential ObservationsВидео
Practice: Using PROC REG to Generate Potential OutliersЗадание
Задание
Practice: Using PROC REG to Assess CollinearityЗадание
Видео
The Mantel-Haenszel Chi-Square TestВидео
The Spearman Correlation StatisticВидео
Question 7.05Задание
Demo: Detecting Ordinal Associations Using PROC FREQВидео
Question 7.06Задание
Practice: Using PROC FREQ to Perform Tests and Measures of AssociationЗадание
Question 7.08Задание
Practice: Using PROC LOGISTIC to Perform a Binary Logistic Regression AnalysisЗадание
Demo: Generating Predictions Using PROC PLMВидео
Practice: Using PROC LOGISTIC to Perform Backward Elimination and PROC PLM to Generate PredictionsЗадание