質問 1:Customers were surveyed to assess their intent to purchase a product. An analyst divided the customers into groups defined by the company's pre-assigned market segments and tested for difference in the customers' average intent to purchase. The following is the output from the GLM procedure:

What percentage of customers' intent to purchase is explained by market segment?
Click the calculator button to display a calculator if needed.
A. <0.01%
B. 76%
C. 35%
D. 65%
正解:B
質問 2:After performing an ANOVA test, an analyst has determined that a significant effect exists due to income. The analyst wants to compare each Income to all others and wants to control for experimentwise error.
Which GLM procedure statement would provide the most appropriate output?
A. lsmeans Income / pdiff=all adjust=t;
B. lsmeans Income / pdiff=control adjust=t;
C. lsmeans Income / pdiff=all adjust=tukey;
D. lsmeans Income / pdiff=control adjust=dunnett;
正解:D
質問 3:A researcher has several variables that could be possible predictors for the final model. There is interest in checking all 2-way interactions for possible entry to the model. The researcher has decided to use forward selection within PROC LOGISTIC. Fill in the missing code option that will ensure that all 2-way interactions will be considered for entry.
A. include = 5
B. start = 5
C. start = 4
D. include = 4
正解:A
質問 4:An analyst investigates Region (A, B, or C) as an input variable in a logistic regression model.
The analyst discovers that the probability of purchasing a certain item when Region = A is 1.
What problem does this illustrate?
A. Problems that arise due to missing values
B. Quasi-complete separation
C. Collinearity
D. Influential observations
正解:B
質問 5:Select the equivalent LOGISTIC procedure model statements. (Choose two.)
A. Mode1 Purchase * Gender|Age|Region @2;
B. Mode1 Purchase * Gender | Age | Region;
C. Mode1 Purchase * Gender|Age|Region @1;
D. Mode1 Purchase * Gender Age Region;
正解:C,D
質問 6:A company has branch offices in eight regions. Customers within each region are classified as either "High Value" or "Medium Value" and are coded using the variable name VALUE. In the last year, the total amount of purchases per customer is used as the response variable.
Suppose there is a significant interaction between REGION and VALUE. What can you conclude?
A. The difference between average purchases for medium and high value customers depends on the region.
B. Regions with higher average purchases have more high value customers.
C. Regions with higher average purchases have more medium value customers.
D. More high value customers are found in some regions than others.
正解:A
質問 7:A confusion matrix is created for data that were oversampled due to a rare target.
What values are not affected by this oversampling?
A. Sensitivity and Specificity
B. Specificity and PV-
C. Sensitivity and PV+
D. PV+ and PV-
正解:A
質問 8:Refer to the exhibit:

The box plot was used to analyze daily sales data following three different ad campaigns.
The business analyst concludes that one of the assumptions of ANOVA was violated.
Which assumption has been violated and why?
A. Normality, because the interquartile ranges are different in different ad campaigns.
B. Normality, because Prob > F < .0001.
C. Constant variance, because Prob > F < .0001.
D. Constant variance, because the interquartile ranges are different in different ad campaigns.
正解:D
質問 9:Given the following SAS data set TEST:

Which SAS program is NOT a correct way to create dummy variables?
A. Option A
B. Option C
C. Option D
D. Option B
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
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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
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トピック 3 | - Screen variables for irrelevance and non-linear association using the CORR procedure
- Perform logistic regression with the LOGISTIC procedure
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トピック 4 | - Identify the potential challenges when preparing input data for a model
- Detect and analyze interactions between factors
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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
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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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