Guía de Preparación para la Certificación SAS: Statistical Business Analysis Using SAS9

Opiniones de los lectores

En general, el libro ha sido bien recibido como recurso informativo para preparar el examen de certificación SAS BA, pero ha recibido críticas por problemas de acceso a datos vinculados y por la falta de un índice. Aunque muchos usuarios encontraron el contenido claro y útil, otros tuvieron problemas con su organización y ciertas redundancias textuales.

⬤ Contenido interesante e informativo
⬤ explicaciones claras y completas
⬤ organizado y detallado
⬤ autor receptivo
⬤ preparación eficaz para el examen de certificación
⬤ bien escrito y se considera que merece la pena el precio.

⬤ Los enlaces a los datos están inactivos, lo que dificulta la aplicación práctica
⬤ la falta de un índice hace que sea difícil encontrar los términos
⬤ no se ajusta a algunas clases en línea
⬤ algunos usuarios no lo encontraron útil para la preparación de la certificación
⬤ redundancia frustrante en el texto con respecto a fragmentos de código.

(basado en 10 opiniones de lectores)

Título original:

SAS Certification Prep Guide: Statistical Business Analysis Using SAS9

Contenido del libro:

Guía de estudio imprescindible para el examen SAS(R) Certified Statistical Business Analyst Using SAS(R)9: Regression and Modeling.

Escrita para programadores SAS nuevos y experimentados, la Guía de Preparación para la Certificación SAS(R): Statistical Business Analysis Using SAS(R)9 es una guía de preparación en profundidad para el examen SAS(R) Certified Statistical Business Analyst Using SAS(R)9: Regression and Modeling.

Los autores van paso a paso identificando la pregunta de negocio, generando resultados con SAS e interpretando los resultados en un contexto de negocio. El enfoque de estudio de casos utiliza datos reales y simulados para dominar el contenido del examen de certificación. Cada capítulo incluye también un cuestionario destinado a comprobar la comprensión del lector del material presentado.

Los temas principales incluyen:

⬤ ANOVA.

⬤ Regresión lineal.

⬤ Regresión logística.

⬤ Entradas para la modelización predictiva.

⬤ Rendimiento de modelos.

Para los que se inician en temas estadísticos o los que necesitan un repaso de los fundamentos estadísticos, este libro sirve también como excelente guía de referencia para comprender la estadística descriptiva e inferencial.

Los apéndices se encuentran aquí.