Кластеризация Структура экзаменационных билетов

данных (исследование данных, визуальный анализ, фильтрация, выявление мультиколлинеарности, вывод о

возможности снижения признакового пространства (корреляционный анализ, МГК (факторный анализ), кластерный анализ) – 20 баллов
2 задание – прогнозирование (построение нескольких (не больше 3) моделей регрессии или классификации и предсказание целевого признака) – 40 баллов

“….csv”) проведите оценку основных статистических характеристик набора данных с использованием

SAS Studio. Сформируйте набор данных с информацией о клиентах старше 45 лет с уровнем дохода не менее 2000 у.е. Проведите визуальный анализ полученной в результате фильтрации выборки (не менее 3 диаграмм)
По результатам корреляционного и компонентного/факторного анализа данных о клиентах страховой компании (файл “….csv”) сделайте вывод о возможности снижения размерности признакового пространства. Предложите смысловую интерпретацию главных компонент. Требуемый уровень информативности – не менее 80%

недвижимости из набора данных «...csv» на функциональные группы методом k-средних

для различных вариантов настроек. Интерпретируйте полученные результаты для трех моделей с помощью отчета по кластеризации, сравните полученные результаты, сделайте выводы

кредитования от возраста и длительности трудоустройства иностранных клиентов, арендующих жилье

с использованием инструментов отбора признаков SAS/STAT. Проведите сравнительный анализ качества полученных моделей, предложите смысловую интерпретацию результатов и сделайте выводы
2. Для набора данных «...csv» построить бинарную логистическую регрессию с использованием SAS Studio (не менее 3 моделей-кандидатов, используя различные методы отбора переменных в модель и вид модели). Провести сравнение моделей кандидатов, выявить наилучшую по результатам ROC-кривой и значений показателя AUC, сделать выводы.

кластеров. (Наблюдения идентифицируются либо по значению идентификатора, либо по CLn,

где n - номер кластера)
Freq - количество наблюдений в новом кластере
Semipartial R-Square - полупериодический квадрат R, представляет собой уменьшение доли дисперсии, приходящейся на объединение двух кластеров.
R-Square - квадратная кратная корреляция R квадрат, которая представляет собой долю дисперсии, учитываемой кластерами
Approximate Expected R-Square - примерное ожидаемое значение квадрата R. Это ожидание аппроксимируется при нулевой гипотезе о том, что данные имеют равномерное распределение вместо формирования отдельных кластеров.
В следующих трех столбцах отображаются значения статистики кубического критерия кластеризации (CCC), псевдо F (PSF) и (PST2). Эта статистика полезна для оценки количества кластеров в данных.
связи для минимального расстояния; пустое значение указывает на отсутствие связи. Связывание означает, что кластеры являются неопределенными и что изменение порядка наблюдений может изменить кластеры.

для набора данных из задания 2 с использованием SAS/STAT (задачи

Кластеризация K-средних;
Кластерные наблюдения)