最新なSASInstitute A00-240問題集（100題）、真実試験の問題を全部にカバー！

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A00-240 無料問題集
A00-240 資格取得

質問 1：
Refer to the following exhibit:

What is a correct interpretation of this graph?
A. The association between the binary predictor and the log-odds is quadratic.
B. The association between the continuous predictor and the binary response is quadratic.
C. The association between the continuous predictor and the continuous response is quadratic.
D. The association between the continuous predictor and the log-odds is quadratic.
正解：D

質問 2：
This question will ask you to provide missing code segments.
A logistic regression model was fit on a data set where 40% of the outcomes were events (TARGET=1) and
60% were non-events (TARGET=0). The analyst knows that the population where the model will be deployed has 5% events and 95% non-events. The analyst also knows that the company's profit margin for correctly targeted events is nine times higher than the company's loss for incorrectly targeted non-event.
Given the following SAS program:

What X and Y values should be added to the program to correctly score the data?
A. X=.05, Y=10
B. X=.10, Y=05
C. X=.05, Y=.40
D. X=40, Y=10
正解：A

質問 3：
Refer to the REG procedure output:

The Intercept estimate is interpreted as:
A. The predicted value of the response when all predictors = 0.
B. The predicted value of the response when all the predictors are at their current values.
C. The predicted value of the response when all predictors are at their means.
D. The predicted value of the response when all predictors are at their minimum values.
正解：A

質問 4：
Which statistic, calculated from a validation sample, can help decide which model to use for prediction of a binary target variable?
A. Chi Square
B. Average Squared Error
C. Adjusted R Square
D. Mallow's Cp
正解：B

質問 5：
Which SAS program will best identify influential observations in a multiple regression application?

A. Option C
B. Option A
C. Option D
D. Option B
正解：A

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	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 2	Establish effective decision cut-off values for scoring Fit a multiple linear regression model using the REG and GLM procedures
トピック 3	Assess the validity of a given regression model through the use of diagnostic and residual analysis Prepare Inputs for Predictive Model Performance
トピック 4	Analyze differences between population means using the GLM and TTEST procedures Assess classifier performance using the confusion matrix
トピック 5	Screen variables for irrelevance and non-linear association using the CORR procedure Perform logistic regression with the LOGISTIC procedure
トピック 6	Screen variables for non-linearity using empirical logit plots Score new data sets using the LOGISTIC and PLM procedures
トピック 7	Model selection and validation using training and validation data Perform ANOVA post hoc test to evaluate treatment effect

参照：https://www.sas.com/en_us/certification/credentials/advanced-analytics/statistical-business-analyst.html

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