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SASInstitute A00-480 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Vorhersagemodellierung mit logistischer Regression | 25-31% | - Interpretation von Odds-Verhältnissen - Modellaufbau und Variablenauswahl - Klassifikationsmaße und Modellbewertung - Binäres logistisches Regressionsmodell |
| Statistik und maschinelles Lernen | 9-12% | - Zusammenhang zwischen statistischen Verfahren und maschinellem Lernen |
| Erklärende Modellierung mit linearer Regression | 18-24% | - Modellannahmen und Diagnoseverfahren - Einfache und multiple lineare Regression - Maße zur Bewertung der Modellanpassung - Interpretation von Koeffizienten und Ergebnisausgaben |
| Grundlegende statistische Konzepte | 17-21% | - Wahrscheinlichkeitskonzepte - Datentypen und Messskalen - Hypothesentests und Konfidenzintervalle - Beschreibende Statistik und Verteilungen |
| Statistische Grundlagen des maschinellen Lernens | 18-24% | - Leistungsmaße für Modelle - Verfahren der Kreuzvalidierung - Überanpassung und Modellkomplexität - Kompromiss zwischen Verzerrung und Varianz |
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