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SASInstitute Certification A00-273

A00-273 deutsch prüfung

Exam Code: A00-273

Prüfungsname: Interactive Model Building using SAS Visual Statistics 7.5

Aktulisiert: 28-09-2026

Nummer: 0 Q&As

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SASInstitute A00-273 Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Thema 1: Modellvergleich und Bewertung neuer Daten9%- Modellvergleich
  • 1. Auswählen des besten Modells
  • 2. Vergleichen von Kandidatenmodellen
  • 3. Interpretieren von Vergleichsstatistiken
- Modellbewertung
  • 1. Erstellen von Bewertungscode
  • 2. Anwenden von Modellen auf neue Daten
  • 3. Exportieren von Bewertungscode
Thema 2: Erstellen und Bewerten von Segmentierungsmodellen32%- Clusteranalyse
  • 1. Erstellen und Verwenden von Clusterkennungen
  • 2. Zuweisen von Analysefunktionen
  • 3. Anpassen von Clustereigenschaften
  • 4. Durchführen unbeaufsichtigter Segmentierung
  • 5. Konfigurieren der k-Means-Clustering-Methode
- Logistische Regressionsmodellierung
  • 1. Auswählen geeigneter Verknüpfungsfunktionen
  • 2. Erstellen von logistischen Regressionsmodellen
  • 3. Anwenden von Verfahren zur Variablenauswahl
  • 4. Festlegen von Ereignisebenen und Zielvariablen
- Modellbewertung
  • 1. Interpretieren von Anpassungsstatistiken
  • 2. Beurteilen von Fehlklassifizierungsergebnissen
  • 3. Prüfen von Residuen- und Einflussdiagnosen
  • 4. Auswerten von ROC- und Lift-Diagrammen
Thema 3: Erstellen und Bewerten von regressionsbasierten Modellen41%- Fortgeschrittene Regressionsverfahren
  • 1. Durchführen nichtparametrischer logistischer Regression
  • 2. Nutzen von Interaktionseffekten
  • 3. Durchführen verallgemeinerter additiver Modellierung
- Lineare Regression
  • 1. Erstellen von linearen Regressionsmodellen
  • 2. Interpretieren von Parameterschätzungen
  • 3. Beurteilen der Modellanpassung
- Verallgemeinerte lineare Modelle
  • 1. Auswählen von Verteilungen und Verknüpfungsfunktionen
  • 2. Bewerten der Vorhersagegüte
  • 3. Interpretieren von Modellergebnissen
Thema 4: Funktionsübergreifende Aufgaben in SAS Visual Statistics18%- Datenaufbereitung
  • 1. Ersetzen ungültiger Daten durch fehlende Werte
  • 2. Ersetzen fehlender Werte in Variablen
  • 3. Erstellen von Dummy-Variablen
  • 4. Zusammenfassen von Kategorienebenen
  • 5. Verwalten von Untersuchungen und Visualisierungen
  • 6. Erstellen aggregierter Kennzahlen
  • 7. Transformieren von Variablen
- Datenfilterung und gruppierte Analyse
  • 1. Anwenden von Filtern auf Modelle und Visualisierungen
  • 2. Prüfen von Details zu Kennzahlen
  • 3. Interpretieren von Ergebnissen gruppierter Modelle
  • 4. Nutzen der interaktiven gruppierten Modellerstellung
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