Técnicas de análisis multivariada previsional
Objetivo
El curso trata de la modelística previsiva a través del uso del software SAS/STAT, poniendo una atención particular al Proc REG para la conducción de análisis de regresión múltiple.
La finalidad es la construcción de un entero proceso previsional respecto a un evento continuo, ilustrando las modalidades para la correcta individuación y definición del evento, la selección de las variables explicativas, el análisis de las multicolineralidades entre los regresores, la evaluación de los modelos, el tratamiento de los valores que faltan y las técnicas más eficientes para la gestión de grandes volúmenes de datos.
Destinatarios
Analistas estadísticos, expertos de data mining, usuarios del negocio; los argumentos presentados se refieren en particular a las áreas de bases de datos de marketing, evaluación de los riesgos de crédito, relevación de los fraudes y, más en general, a las aplicaciones de modeslística previsiva.
Requisitos
Se requiere una experiencia de base en el uso del lenguaje SAS y un conocimiento por lo menos escolástico de la estadística. Es aconsejable una experiencia de base en el análisis de los datos.
Contenidos
Preparación de la Base Datos
- Definición del fenómeno que se va a analizar (intervalo temporal de análisis)
- Individuación de las fuentes de datos
- Diseño y Construcción de la Tabla de Clientes
- Construcción de la variable TARGET
- Determinación del muestrario de desarrollo (DESARROLLO/VALIDACIÓN)
- Análisis de las características (missing, outlier, ...)
Regresión Lineal multivariada
- Hipótesis subyacentes al modelo
- Estima de los parámetros
- Significatividad del modelo
- Significatividad de los regresores individuales
- Diagnósticos de Fit
- Análisis de los residuos
- Análisis de influencia
- Interacción entre variables
- Multicolinearidad
- Procedimientos de selección
Duración
El curso tiene una duración de 2 días.