SASInstitute Modeling Using SAS Visual Statistics : A00-485

SASInstitute A00-485 Zertifizierungsprüfungen spielen eine wichtige Rolle in der IT-Branche. Trotz der harten Wettbewerb können Sie sich auch abheben, falls Sie das SASInstitute A00-485-Zertifikat erfolgreich erhalten. Aber es ist nicht leicht, diese Prüfung ohne SASInstitute A00-485-Prüfungsmaterialien zu bestehen. Keine Sorge, Pass4test haben viele SASInstitute A00-485-Prüfung Materialien entwickelt, die nützlich für die Vorbereitung der Modeling Using SAS Visual Statistics Prüfungen sind. Mit Hilfe der Prüfungsfragen und –antworten auf Pass4test können Sie Ihre SASInstitute A00-485-Prüfung reibungslos bestehen.

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SASInstitute Modeling Using SAS Visual Statistics A00-485 Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. What is the primary purpose of reviewing the residual plot in linear regression analysis?

A) To assess the linearity assumption and identify potential issues
B) To determine the p-value associated with the response variable
C) To calculate the coefficient of determination (R-squared)
D) To detect outliers in the predictor variables

2. What is the purpose of implementing score code generated by SAS Visual Statistics?

A) To evaluate the performance of the scoring code
B) To apply the trained model to new data for predictions
C) To assess the distribution of residuals in the model
D) To calculate the p-values of predictor variables

3. Which SAS tools can be used to score new data using score code generated by SAS Visual Statistics?

A) SAS Enterprise Guide
B) SAS Enterprise Miner
C) SAS Studio
D) SAS Data Integration Studio

4. Refer to the exhibit from SAS Visual Statistics:

What can be concluded from the lift plot shown in the exhibit?

A) The response rate for the best 20% is predicted to increase 5 times under the fitted model.
B) The 20% of cases with the highest predicted probability of the modeled event level is expected to capture 2.75 times as many events as a random sample of the same size.
C) The response rate for the best 20% is predicted to be 2.75 times greater than the sample fitted in the model.
D) The 20% of cases with the lowest predicted probability of the modeled event level is predicted to capture 2.75 times as many events as a random sample of 20%.

5. Refer to the fit summary from in the exhibit below.

What can be concluded from the fit summary?

A) Job Type = Office has no important variables associated with it.
B) Job Type is not a significant predictor in this model.
C) Debt to income ratio is a significant predictor when Job Type = Sales.
D) Debt to income ratio is a significant predictor when Job Type = Mgr.

Fragen und Antworten: