質問 1:Which characteristic of Studentized residuals indicate potential outliers?
A. Only studentized residuals less than two and greater than negative two
B. Only studentized residuals greater than negative two
C. Only studentized residuals greater than two
D. Only studentized residuals less than negative two and greater than two
正解:C
質問 2:Refer to the confusion matrix:

An analyst determines that loan defaults occur at the rate of 3% in the overall population. The above confusion matrix is from an oversampled test set (1 = default).
What is the sensitivity adjusted for the population event probability?
正解:
Enter your answer in the space below. Round to three decimals (example: n.nnn).
0.617
質問 3:A researcher is planning a logistic regression to model the probability of disease occurrence. The researcher determines the rate of disease occurrence in the population is 1%.
For which of the following would this study be a candidate?
A. oversampling
B. over fitting
C. multicollinearity
D. simple random sample
正解:C
質問 4:While building a predictive model, median imputations are performed while preparing the training data.
How should the imputations be addressed in the validation data?
A. The imputed values must be applied directly to the validation data without recalculation.
B. The imputed values must be recalculated using both the training and the validation data.
C. The imputed values are irrelevant to the validation data, and are not used.
D. The imputed values must be recalculated using the validation data.
正解:D
質問 5:An analyst generates a model using the LOGISTIC procedure. They are now interested in getting the sensitivity and specificity statistics on a validation data set for a variety of cutoff values.
Which statement and option combination will generate these statistics?
A. mode1 resp(event= '1') = gender region/outroc=roc;
B. Score data=valid1 out=roc;
C. Score data=valid1 outroc=roc;
D. mode1 resp(event"1") = gender region/ out=roc;
正解:C
質問 6:Refer to the exhibit.

Based on the control plot, which conclusion is justified regarding the means of the response?
A. All groups are significantly different from each other.
B. No groups are significantly different from each other.
C. Only XL and 2XL are not significantly different from each other.
D. 2XL is significantly different from all other groups.
正解:C
質問 7:One common approach for predicting rare events in the LOGISTIC procedure is to build a model that disproportionately over-re presents those cases with an event occurring (e.g. a 50-50 event/non-event split).
What problem does this present?
A. Only the intercept estimate is biased.
B. Sensitivity estimates are biased.
C. Only the non-intercept parameter estimates are biased.
D. All parameter estimates are biased.
正解:A
質問 8:Given the following LOGISTIC procedure:

What is the difference between the datasets OUTFILEJ and OUTFILE_2?
A. OUTFILE_1 contains the model goodness of fit statistics while OUTFILE_2 contains the newly scored probabilities
B. OUTFILE_1 contains the model goodness of fit statistics while OUTFILE_2 contains the newly scored logits.
C. OUTFILEJ contains the final parameter estimates and Wald Chi-Square values while OUTFILE_2 contains the newly scored probabilities.
D. OUTFILE_1 contains the final parameter estimates while OUTFILE_2 contains the newly scored probabilities.
正解:D
質問 9:A predictive model uses a data set that has several variables with missing values.
What two problems can arise with this model? (Choose two.)
A. The model will likely be overfit.
B. There will be a high rate of collinearity among input variables.
C. Complete case analysis means that fewer observations will be used in the model building process.
D. New cases with missing values on input variables cannot be scored without extra data processing.
正解:C,D
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SASInstitute A00-240 認定試験の出題範囲:
トピック | 出題範囲 |
---|
トピック 1 | - Screen variables for non-linearity using empirical logit plots
- Score new data sets using the LOGISTIC and PLM procedures
|
トピック 2 | - Analyze the output of the REG, PLM, and GLM procedures for multiple linear regression models
- Improve the predictive power of categorical inputs
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トピック 3 | - Screen variables for irrelevance and non-linear association using the CORR procedure
- Perform logistic regression with the LOGISTIC procedure
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トピック 4 | - Identify the potential challenges when preparing input data for a model
- Detect and analyze interactions between factors
|
トピック 5 | - Create and interpret graphs (ROC, lift, and gains charts) for model comparison and selection
- Use the REG or GLMSELECT procedure to perform model selection
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トピック 6 | - Analyze differences between population means using the GLM and TTEST procedures
- Assess classifier performance using the confusion matrix
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参照:https://www.sas.com/en_us/certification/credentials/advanced-analytics/statistical-business-analyst.html
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