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

Opiniones de los lectores

En general, el libro es elogiado por su claridad, organización y explicaciones exhaustivas, lo que lo convierte en un recurso valioso para preparar la certificación SAS BA. Sin embargo, tiene defectos notables como la falta de enlaces de datos activos, la ausencia de un índice y problemas de formato que dificultan la legibilidad, especialmente en torno a fragmentos de código.

⬤ Muy interesante e informativo
⬤ explicaciones claras y completas
⬤ organizado y detallado
⬤ autor receptivo
⬤ útil para el examen de certificación SAS BA
⬤ bien escrito y vale la pena el precio
⬤ ha ayudado a los usuarios a pasar con éxito la certificación.

⬤ Links to data no longer active
⬤ lack of index makes it hard to find terms
⬤ does not align with online course material
⬤ some found it not useful for certification prep
⬤ poor formatting of code snippets and titles makes reading difficult.

(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.