Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung SAS-Statistik-Geschäftsanalyst Zertifikat über berufliche Qualifikation

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Jordan Bakerman

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SAS-Statistik-Geschäftsanalyst Zertifikat über berufliche QualifikationSAS

Über diesen Kurs

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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.

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SAS-Statistik-Geschäftsanalyst Zertifikat über berufliche Qualifikation

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Multivariate Time Series Analysis
Multivariate Analysis
Multivariate Statistics
Predictive Modelling

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Dozent

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Jordan Bakerman

Analytical Training Consultant

Education

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4 Kurse

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SAS

Through innovative software and services, SAS empowers and inspires customers around the world to transform data into intelligence. SAS is a trusted analytics powerhouse for organizations seeking immediate value from their data. A deep bench of analytics solutions and broad industry knowledge keep our customers coming back and feeling confident. With SAS®, you can discover insights from your data and make sense of it all. Identify what’s working and fix what isn’t. Make more intelligent decisions. And drive relevant change.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

Course Overview and Data Setup

1 Stunde zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 13 min), 5 Lektüren

3 Stunden zum Abschließen

Introduction and Review of Concepts

In this module you learn about the models required to analyze different types of data and the difference between explanatory vs predictive modeling. Then you review fundamental statistical concepts, such as the sampling distribution of a mean, hypothesis testing, p-values, and confidence intervals. After reviewing these concepts, you apply one-sample and two-sample t tests to data to confirm or reject preconceived hypotheses.

3 Stunden zum Abschließen

17 Videos (Gesamt 41 min), 2 Lektüren, 9 Quiz

17 Videos

Overview1m

Statistical Modeling: Types of Variables1m

Overview of Models3m

Explanatory versus Predictive Modeling1m

Population Parameters and Sample Statistics1m

Normal (Gaussian) Distribution2m

Standard Error of the Mean51

Confidence Intervals2m

Statistical Hypothesis Test4m

p-Value: Effect Size and Sample Size Influence3m

Scenario48

Performing a t Test4m

Demo: Performing a One-Sample t Test Using PROC TTEST3m

Scenario1m

Assumptions for the Two-Sample t Test2m

Testing for Equal and Unequal Variances2m

Demo: Performing a Two-Sample t Test Using PROC TTEST4m

2 Lektüren

Parameters and Statistics10m

Normal Distribution10m

9 praktische Übungen

Question 1.015m

Question 1.025m

Question 1.035m

Question 1.045m

Question 1.055m

Practice - Using PROC TTEST to Perform a One-Sample t Test20m

Question 1.065m

Practice - Using PROC TTEST to Compare Groups20m

Introduction and Review of Concepts30m

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

ANOVA and Regression

In this module you learn to use graphical tools that can help determine which predictors are likely or unlikely to be useful. Then you learn to augment these graphical explorations with correlation analyses that describe linear relationships between potential predictors and our response variable. After you determine potential predictors, tools like ANOVA and regression help you assess the quality of the relationship between the response and predictors.

4 Stunden zum Abschließen

29 Videos (Gesamt 70 min), 2 Lektüren, 14 Quiz

29 Videos

Overview1m

Scenario58

Identifying Associations in ANOVA with Box Plots1m

Demo: Exploring Associations Using PROC SGPLOT1m

Identifying Associations in Linear Regression with Scatter Plots1m

Demo: Exploring Associations Using PROC SGSCATTER2m

Scenario56

The ANOVA Hypothesis1m

Partitioning Variability in ANOVA2m

Coefficient of Determination1m

F Statistic and Critical Values1m

The ANOVA Model2m

Demo: Performing a One-Way ANOVA Using PROC GLM6m

Scenario49

Multiple Comparison Methods2m

Tukey's and Dunnett's Multiple Comparison Methods1m

Diffograms and Control Plots1m

Demo: Performing a Post Hoc Pairwise Comparison Using PROC GLM6m

Scenario53

Using Correlation to Measure Relationships between Continuous Variables1m

Hypothesis Testing for a Correlation1m

Avoiding Common Errors When Interpreting Correlations5m

Demo: Producing Correlation Statistics and Scatter Plots Using PROC CORR6m

Scenario45

The Simple Linear Regression Model1m

How SAS Performs Simple Linear Regression1m

Comparing the Regression Model to a Baseline Model2m

Hypothesis Testing and Assumptions for Linear Regression1m

Demo: Performing Simple Linear Regression Using PROC REG7m

2 Lektüren

What Does a CLASS Statement Do?10m

Correlation Analysis and Model Building10m

14 praktische Übungen

Question 2.015m

Question 2.025m

Question 2.035m

Question 2.045m

Practice - Performing a One-Way ANOVA20m

Question 2.055m

Question 2.065m

Practice - Using PROC GLM to Perform Post Hoc Parwise Comparisons20m

Question 2.075m

Question 2.085m

Practice - Describing the Relationship between Continuous Variables20m

Question 2.095m

Practice - Using PROC REG to Fit a Simple Linear Regression Model20m

ANOVA and Regression30m

Woche

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

More Complex Linear Models

2 Stunden zum Abschließen

13 Videos (Gesamt 43 min), 1 Lektüre, 5 Quiz

13 Videos

Overview1m

Scenario1m

Applying the Two-Way ANOVA Model3m

Demo: Performing a Two-Way ANOVA Using PROC GLM7m

Interactions3m

Demo: Performing a Two-Way ANOVA With an Interaction Using PROC GLM5m

Demo: Performing Post-Processing Analysis Using PROC PLM4m

Scenario44

The Multiple Linear Regression Model2m

Hypothesis Testing for Multiple Regression1m

Multiple Linear Regression versus Simple Linear Regression2m

Adjusted R-Square1m

Demo: Fitting a Multiple Linear Regression Model Using PROC REG7m

1 Lektüre

The STORE Statement10m

5 praktische Übungen

Question 3.015m

Practice - Performing a Two-Way ANOVA Using PROC GLM20m

Question 3.025m

Practice - Performing Multiple Regression Using PROC REG20m

More Complex Linear Models30m

Bewertungen

4.6

17 Bewertungen

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Top-Bewertungen von INTRODUCTION TO STATISTICAL ANALYSIS: HYPOTHESIS TESTING

von HF28. Apr. 2022

Well Done Everything. Practices need to be clarified more because somebody know Statistics with less SAS and reversely some learners know SAS but less Statistics.

von WT21. Sep. 2021

Wish there was a textbook or slides to accompany. Great class otherwise.

von TM28. Juni 2021

Thoroughly enjoyed this course. In depth explanation of hypothesis testing, ANOVA and Regression, explained very clearly using SAS.

von RM14. Juni 2021

Thank you so much to the instructor, Jordan Bakerman for teaching this course.

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Häufig gestellte Fragen

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Introduction to Statistical Analysis: Hypothesis Testing

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