By completing this course, learners will be able to implement logistic regression models in SAS, prepare datasets through missing value imputation and categorical encoding, analyze predictors using clustering and screening, and evaluate models with confusion matrices and logit plots. Designed for aspiring data scientists, analysts, and business professionals, this course blends statistical rigor with hands-on SAS demonstrations.
Logistic Regression with SAS: Build & Evaluate Models
Fin ce soir : Découvrez de nouvelles compétences avec 30 % de réduction sur les cours dispensés par des experts du secteur. Économisez maintenant.
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
7 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Implement logistic regression models with SAS.
Prepare datasets with imputation and categorical encoding.
Evaluate models using clustering, screening, and confusion matrices.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : SAS (Software)
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Récemment mis à jour !
septembre 2025
Évaluations
11 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 3 modules dans ce cours
This module introduces learners to the foundations of logistic regression and the importance of data preparation when working in SAS. Students explore the basics of binary classification, apply logistic regression using PROC LOGISTIC, and prepare datasets by handling missing values and encoding categorical variables. By the end of this module, learners will have the skills to structure datasets correctly and build their first logistic regression models in SAS.
Inclus
7 vidéos4 devoirs1 plugin
This module focuses on advanced data preparation techniques to improve logistic regression performance. Learners examine variable clustering to reduce redundancy, use screening techniques to evaluate predictor importance, and explore subset selection methods to refine model inputs. The emphasis is on selecting the most relevant predictors, improving efficiency, and ensuring model stability in SAS.
Inclus
8 vidéos4 devoirs
This module advances into model building strategies and performance evaluation. Students explore stepwise and backward elimination techniques to refine predictors, implement models using PROC LOGISTIC and ODS, and assess model performance with misclassification analysis, confusion matrices, and logit plots. Learners will gain the ability to build robust logistic regression models and validate them effectively in SAS.
Inclus
6 vidéos3 devoirs
En savoir plus sur Data Analysis
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuit
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
You will be eligible for a full refund until two weeks after your payment date, or (for courses that have just launched) until two weeks after the first session of the course begins, whichever is later. You cannot receive a refund once you’ve earned a Course Certificate, even if you complete the course within the two-week refund period. See our full refund policy.
Plus de questions
Aide financière disponible,