SASInstitute A00-485 試験概要:
| 認定ベンダー: | SAS Institute |
| 試験名: | SAS Visual Statistics を用いたモデリング |
| 試験番号: | A00-485 |
| 関連資格: | SAS Certified Specialist in Visual Analytics SAS Certified Associate in Applied Statistics |
| 試験時間: | 110 minutes |
| 合格点: | 68 |
| 対応言語: | English |
| 受験料: | USD 180 |
| 試験形式: | 多肢選択式, 短答式, 対話型 |
| 出題数: | 60 |
| サンプル問題: | SASInstitute A00-485 サンプル問題 |
| 受験方法: | SAS テストセンターでの監督付き試験、または OnVUE によるオンライン監督試験です。 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.sas.com/en_us/certification.html |
SASInstitute A00-485 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: モデルの評価と選択 | 20% | - ROC 曲線とリフト曲線 - モデル比較 - モデル適合統計量 |
| トピック 2: データの準備と探索 | 20% | - SAS Visual Statistics を使用したデータ探索 - データのインポート - データ品質 |
| トピック 3: スコアリングとデプロイ | 20% | - モデルスコアリング - モデルのデプロイ |
| トピック 4: 予測モデルの構築 | 40% | - 決定木 - ニューラルネットワーク - 回帰モデル - 勾配ブースティング |
SASInstitute Modeling Using SAS Visual Statistics 認定 A00-485 試験問題：
1. What is the purpose of deriving a cluster ID variable in cluster analysis?
A) To calculate the distance between clusters
B) To set parallel coordinate properties
C) To create a scatter plot of data points
D) To assign cluster labels to data points
2. What is variable selection in SAS Visual Statistics used for in logistic regression modeling?
A) To identify and choose relevant predictor variables
B) To exclude all predictor variables
C) To assign roles to variables
D) To specify the distribution of the response variable
3. Which statement is true regarding the Cluster Analysis in SAS Visual Statistics?
A) An observation can belong to more than one cluster.
B) SAS Visual Statistics creates a measure variable containing the cluster ID when you derive a Cluster ID variable.
C) Clusters may overlap in the Cluster Matrix plot.
D) You can derive a Cluster ID variable by right clicking on the Parallel Coordinates plot.
4. Which model does not produce score code?
A) Regression using the group by option
B) Decision Tree using the rapid growth option
C) Decision Tree using interactive mode
D) Regression using interaction effects
5. When reviewing outlier details in linear regression, what factors should be considered when deciding whether to exclude outliers?
A) The p-values associated with the outliers
B) The number of outliers in the dataset
C) The variable roles assigned to outliers
D) The magnitude of the outlier and its impact on the model
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： D | 質問 # 2 正解： A | 質問 # 3 正解： C | 質問 # 4 正解： C | 質問 # 5 正解： D |
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