MA5821 -数据科学家使用SAS的可视化分析

学分:	3.
年:	2023
学生乐队的贡献:	带1
由:	科学与工程学院

本课程将向学生介绍SAS中高级统计建模的实际应用和概念。主题包括:具有多个预测变量的线性建模，这些变量在本质上可能是连续的或绝对的;条件概率与比值比得出结论;检查模型诊断和选型;处理时间或空间相关数据的技术。

学习成果

• 展示支持先进统计建模方法的基本原理和理论的良好知识;
• 有效整合和执行SAS软件中先进的统计建模理论和流程，解决真实问题;
• 利用SAS软件中的先进统计建模方法检索、分析、综合和评估输出;
• 有效地与他人合作，批判性地研究解决高级统计问题的不同方法。

学科评估

• 文献综述-(40%)-个人
• 写作>练习册-(60%)-个人。

先决条件:

研究生课程12cp，包括ma5820

可用性
凯恩斯，第81期，内部研究
人口普查日期26 - 1月- 2023
工作负载的期望:	这门3学分课程的学生课业约为130学时。 26小时教程 评估和自主学习
限制:	本次发行受报名限制。
凯恩斯，第85期，内部
人口普查日期14 - 9 - 2023
工作负载的期望:	这门3学分课程的学生课业约为130学时。 26小时教程 评估和自主学习
限制:	本次发行受报名限制。
JCU在线，第81期，外部
人口普查日期26 - 1月- 2023
工作负载的期望:	这门3学分课程的学生课业约为130学时。 65小时是其他-在线资源包括阅读、截屏、嵌入式测验。 评估和自主学习
交货方法:	本部同样高品质在线-
限制:	本次发行受报名限制。
JCU在线，第85期，外部
人口普查日期14 - 9 - 2023
工作负载的期望:	这门3学分课程的学生课业约为130学时。 65小时是其他-在线资源包括阅读、截屏、嵌入式测验。 评估和自主学习
交货方法:	本部同样高品质在线-
限制:	本次发行受报名限制。

注意:由于持续不断的科目质量改进过程，可能会出现轻微的变化，如果在评估细节上有轻微的变化，科目大纲代表了最新的官方信息。