質問 1:An analyst has a sufficient volume of data to perform a 3-way partition of the data into training, validation, and test sets to perform honest assessment during the model building process.
What is the purpose of the training data set?
A. To build the predictive models.
B. To compare models and select and fine-tune the final model.
C. To provide an unbiased measure of assessment for the final model.
D. To reduce total sample size to make computations more efficient.
正解:C
質問 2:Which SAS program will best identify influential observations in a multiple regression application?
A. Option A
B. Option C
C. Option D
D. Option B
正解:B
質問 3:Which SAS program will correctly use backward elimination selection criterion within the REG procedure?
A. Option A
B. Option C
C. Option D
D. Option B
正解:D
質問 4:Refer to the confusion matrix:

Calculate the sensitivity. (0 - negative outcome, 1 - positive outcome) Click the calculator button to display a calculator if needed.
A. 25/48
B. 58/102
C. 25/B9
D. 58/81
正解:A
質問 5:In order to perform honest assessment on a predictive model, what is an acceptable division between training, validation, and testing data?
A. Training: 0% Validation: 100% Testing: 0%
B. Training: 100% Validation: 0% Testing: 0%
C. Training: 50% Validation: 0% Testing: 50%
D. Training: 50% Validation: 50% Testing: 0%
正解:D
質問 6:Refer to the exhibit.

Which conclusion is justified concerning Sales, comparing stores A, B, and C?
A. Store B is significantly different from store C.
B. Store C is significantly different from Store A.
C. There is no significant difference between stores.
D. Store B is significantly different from store A.
正解:D
質問 7:Refer to the exhibit:

An analyst examined logistic regression models for predicting whether a customer would make a purchase.
The ROC curve displayed summarizes the models. Using the selected model and the analyst's decision rule,
25% of the customers who did not make a purchase are incorrectly classified as purchasers.
What can be concluded from the graph?
A. About 50% of the customers who did make a purchase are correctly classified as making a purchase.
B. About 25% of the customers who did make a purchase are correctly classified as making a purchase.
C. About 85% of the customers who did make a purchase are correctly classified as making a purchase.
D. About 95% of the customers who did make a purchase are correctly classified as making a purchase.
正解:C
質問 8:Refer to the exhibit:

The plots represent two models, A and B, being fit to the same two data sets, training and validation.
Model A is 90.5% accurate at distinguishing blue from red on the training data and 75.5% accurate at doing the same on validation data. Model B is 83% accurate at distinguishing blue from red on the training data and 78.3% accurate at doing the same on the validation data.
Which of the two models should be selected and why?
A. Model A. It performs better on the boundary for the training data.
B. Model B. It is more complex with a higher accuracy than model A on validation data.
C. Model A. It is more complex with a higher accuracy than model B on training data.
D. Model B. It is simpler with a higher accuracy than model A on validation data.
正解:D
質問 9:Screening for non-linearity in binary logistic regression can be achieved by visualizing:
A. A box plot of the odds ratio values versus a predictor variable.
B. A scatter plot of binary response versus a predictor variable.
C. A trend plot of empirical logit versus a predictor variable.
D. A logistic regression plot of predicted probability values versus a predictor variable.
正解:C
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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
|
トピック 3 | - Screen variables for irrelevance and non-linear association using the CORR procedure
- Perform logistic regression with the LOGISTIC procedure
|
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
|
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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