Guida alla certificazione SAS: Analisi statistica aziendale con SAS9

Recensioni dei lettori

Il libro è generalmente apprezzato per la sua chiarezza, l'organizzazione e le spiegazioni approfondite, che lo rendono una risorsa preziosa per la preparazione alla certificazione SAS BA. Tuttavia, presenta notevoli difetti, come la mancanza di collegamenti attivi ai dati, l'assenza di un indice e problemi di formattazione che ostacolano la leggibilità, in particolare per quanto riguarda gli snippet di codice.

⬤ Molto interessante e informativo
⬤ spiegazioni chiare e approfondite
⬤ organizzato e dettagliato
⬤ autore reattivo
⬤ utile per l'esame di certificazione SAS BA
⬤ ben scritto e vale il prezzo
⬤ ha aiutato gli utenti a superare con successo la certificazione.

⬤ I link ai dati non sono più attivi
⬤ la mancanza di un indice rende difficile trovare i termini
⬤ non si allinea con il materiale del corso online
⬤ alcuni non l'hanno trovato utile per la preparazione alla certificazione
⬤ la scarsa formattazione degli snippet di codice e dei titoli rende difficile la lettura.

(basato su 10 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

SAS Certification Prep Guide: Statistical Business Analysis Using SAS9

Contenuto del libro:

Guida di studio indispensabile per l'esame SAS(R) Certified Statistical Business Analyst Using SAS(R)9: Regression and Modeling.

Scritta per programmatori SAS sia nuovi che esperti, la SAS(R) Certification Prep Guide: Statistical Business Analysis Using SAS(R)9 è una guida approfondita per la preparazione all'esame SAS(R) Certified Statistical Business Analyst Using SAS(R)9: Regression and Modeling.

Gli autori spiegano come identificare il problema aziendale, generare risultati con SAS e interpretare i risultati in un contesto aziendale. L'approccio basato su casi di studio utilizza dati reali e simulati per padroneggiare i contenuti dell'esame di certificazione. Ogni capitolo comprende anche un quiz per verificare la comprensione del materiale presentato.

Gli argomenti principali includono:

⬤ ANOVA.

⬤ Regressione lineare.

⬤ Regressione logistica.

⬤ Ingressi per la modellazione predittiva.

⬤ Prestazioni del modello.

Per chi è alle prime armi con gli argomenti statistici o per chi ha bisogno di un ripasso dei fondamenti statistici, questo libro è anche un'eccellente guida di riferimento per la comprensione delle statistiche descrittive e inferenziali.

Le appendici sono disponibili qui.