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SASInstitute Modeling Using SAS Visual Statistics 認定 A00-485 試験問題:
1. When should you replace dirty data with missing values in SAS Visual Analytics?
A) When you want to remove missing values
B) When you want to create a new variable
C) When the data is incorrect or invalid
D) When the data contains outliers
2. When examining the Cluster Summary tab, what information is typically available?
A) The decision tree structure for each cluster
B) The number of variables in the analysis
C) The number of iterations performed during clustering
D) Statistics for each cluster, such as mean and standard deviation
3. What does a Group-by Variable enable you to do in SAS Visual Statistics?
A) Leverage informative missingness for measure and category variables.
B) Use variable selection.
C) Fit a model for each data segment defined by one or more category variables.
D) Fit a model for every value of a measure's distribution.
4. You want to fit a Poisson regression and use the log link function to predict skin cancer from weather, pollution, and demographic variables. Each row in the data is a geographic region.
The response, Melanoma, is stored as the number of melanoma skin cancer cases in each region.
Because some regions have many people and some have few, your data also includes a variable with the region population.
What is the best way to include population in this model?
A) Add Population as an effect.
B) Add Population as an offset.
C) Add the log of Population as an offset.
D) Add the log of Population as an effect.
5. How are split points determined in a decision tree?
A) By maximizing information gain or Gini impurity reduction
B) By minimizing the number of leaf nodes
C) Randomly assigned
D) Based on the order of appearance in the dataset
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： C | 質問 # 2 正解： D | 質問 # 3 正解： C | 質問 # 4 正解： C | 質問 # 5 正解： A |
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