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Verwenden Sie den Parameter `casOut`, um die Ausgabetabelle zu definieren. Sie müssen eine `caslib` und einen `name` für die Tabelle angeben....

Ja, setzen Sie den Parameter `comment` auf TRUE, um dem generierten DATA-Step-Code Kommentare hinzuzufügen....

Sie können die Parameter `lineSize` für die Zeilenlänge und `indentSize` für die Anzahl der Einzugsleerzeichen verwenden, um die Formatierung des Codes zu steuern....

Wenn `pCatAll` auf TRUE gesetzt ist, generiert die Aktion die Wahrscheinlichkeiten für alle Stufen der Antwortvariablen....

Die Aktion logisticLackfit berechnet den Hosmer-und-Lemeshow-Anpassungstest für ein binäres logistisches Regressionsmodell....

Der Parameter 'nGroups' gibt die Anzahl der Gruppen an, in die die Beobachtungen für den Hosmer-und-Lemeshow-Test aufgeteilt werden. Der Standardwert ist 10....

Der Parameter 'cutpt' (cutpoint) gibt die Trennpunkte für die Partitionierung der Daten für den Hosmer-und-Lemeshow-Test an. Wenn dieser Parameter angegeben wird, überschreibt er den Parameter 'nGroups'....

Der Parameter 'dfReduce' gibt die Reduzierung der Freiheitsgrade für den Hosmer-und-Lemeshow-Test an. Der Standardwert ist 2....

Ja, Sie müssen entweder den Parameter 'table' verwenden, um die Eingabedatentabelle anzugeben, oder den Parameter 'restore', um ein zuvor gespeichertes Modell wiederherzustellen, für das der Test berechnet werden soll....

Die Aktion `regression.logisticOddsRatio` erstellt eine Tabelle, die Teilpopulationen mithilfe von Odds Ratios vergleicht....

Sie können das Signifikanzniveau für die Konfidenzgrenzen mit dem Parameter `alpha` festlegen. Der Standardwert ist 0.05....

Der Parameter `at` ändert die standardmäßigen festen Werte oder Stufen für Kovariaten, die mit der Odds-Ratio-Variable interagieren....

Der Parameter `unit` ermöglicht es Ihnen, die Standardeinheiten der Veränderung für stetige Odds-Ratio-Variablen zu ändern....

Verwenden Sie den Parameter `diff`, der entweder auf 'ALL' für alle Stufen oder 'REF' für die Referenzstufe gesetzt werden kann....

Die `logisticScore`-Aktion erstellt eine Tabelle auf dem Server, die Ergebnisse aus der Bewertung von Beobachtungen unter Verwendung eines zuvor angepassten logistischen Regressionsmodells enthält....

Die erforderlichen Parameter sind `table`, um die Eingabedatentabelle anzugeben, `restore`, um das angepasste Modell aus einem Item-Store zu laden, und `casOut`, um die Ausgabetabelle zu definieren....

Sie können verschiedene Arten von Residuen speichern, indem Sie Parameter wie `resDev` (Devianz-Residuum), `resChi` (Pearson-Chi-Quadrat-Residuum) oder `resRaw` (rohes Residuum) verwenden und ihnen einen Namen für die Ausgabespalte zuweisen....

Der `copyVars`-Parameter ermöglicht es, eine oder mehrere Variablen von der Eingabetabelle in die Ausgabetabelle zu kopieren. Sie können bestimmte Variablen, alle Variablen (`ALL`) oder nur alle numerischen Variablen (`ALL_NUMERIC`) kopieren....

Um vorhergesagte Wahrscheinlichkeiten für multinomiale Modelle zu erhalten, verwenden Sie den Parameter `predProbs=TRUE`. Dies zeigt die angeforderten Wahrscheinlichkeiten als separate Variablen in der Ausgabetabelle an....

Ja, Sie können die unteren und oberen Grenzen für das Konfidenzintervall des linearen Prädiktors (`lcl`, `ucl`) und des Mittelwerts (`lclm`, `uclm`) anfordern. Das Signifikanzniveau kann mit dem `alpha`-Parameter angepasst werden....

Die Aktion `logisticType3` berechnet Typ-3-Tests oder gemeinsame Tests, um zu prüfen, ob alle Parameter für einen Effekt null sind....

Der Parameter `restore` ist erforderlich. Er wird verwendet, um Regressionsmodelle aus einem als CAS-Tabelle gespeicherten binären großen Objekt (BLOB) wiederherzustellen....

Optionale Parameter sind `display`, um Ergebnistabellen für die Anzeige an den Client zu senden, und `outputTables`, um die Namen von Ergebnistabellen anzugeben, die als CAS-Tabellen auf dem Server gespeichert werden sollen....

Man kann den Parameter `outputTables` verwenden, um die Namen der Ergebnistabellen anzugeben, die als CAS-Tabellen auf dem Server gespeichert werden sollen. Dies ermöglicht die weitere Analyse oder Speicherung der Ergebnisse....

Die `longToWide`-Aktion gestaltet eine Tabelle, die schmale Datensätze enthält, in eine Tabelle mit breiten Datensätzen um....

Der `id`-Parameter gibt die ID-Variablen an, die von der Eingangstabelle in die `casOut`-Ausgabetabelle kopiert werden sollen....

Sie können Parameter wie `mean`, `sum`, `max`, `min`, `range` oder `nMiss` verwenden, um die entsprechenden Statistiken für die angegebenen Variablen zu berechnen. Diese Statistiken werden dann der Ausgabetabelle hinzugefügt....

Der `groupBy`-Parameter gibt die Namen der Variablen an, die zur Gruppierung der Ergebnisse verwendet werden sollen....

Die Reihenfolge kann mit dem `orderByTable`-Parameter gesteuert werden. Dieser verwendet eine Tabelle, die durch die Aktionen `groupBy` oder `groupByInfo` erzeugt wurde, um die Sortierreihenfolge festzulegen....

Die `lpca`-Aktion reduziert die Dimensionalität von nominalen Variablen unter Verwendung einer logistischen Hauptkomponentenanalyse....

Der Parameter `dimensions` gibt die Anzahl der reduzierten Variablen an. Sein Mindestwert ist 1. Aliase sind `dim`, `dimension` und `dimens`....

Der `epsilon`-Parameter gibt die Toleranz an, die zur Bestimmung der Konvergenz des iterativen Algorithmus verwendet wird. Der Standardwert ist 0.0001....

Der Parameter `freq` (oder `frequency`) wird verwendet, um die Häufigkeitsvariable anzugeben....

Der `m`-Parameter gibt einen endlichen positiven Wert an, um die unendlichen Grenzen der Logit-Funktion anzunähern. `logit(1)` wird durch `m` und `logit(0)` durch `-m` angenähert. Der Standardwert ist 4....

Verwenden Sie den Parameter `maxIter` (oder `maxIterations`, `maxIters`), um die maximale Anzahl von Iterationen für den iterativen Algorithmus festzulegen. Der Standardwert ist 100....

Verwenden Sie den Parameter `saveState` (oder `saveModel`), um die Ausgabedatentabelle anzugeben, in der das Dimensionsreduktionsmodell der nominalen Variablen für zukünftiges Scoring gespeichert werden soll....

Die `maChart`-Aktion erstellt gleichmäßig gewichtete gleitende Durchschnittskarten. Dies ist eine Art von Kontrolldiagramm, das verwendet wird, um den Prozessdurchschnitt im Laufe der Zeit zu überwachen, indem die Durchschnittswerte einer festen Anzahl von Untergruppen gemittelt werden....

Der `span`-Parameter gibt die Anzahl der Untergruppen an, die zur Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet werden. Zum Beispiel bedeutet ein `span`-Wert von 3, dass der Durchschnitt der aktuellen und der beiden vorherigen Untergruppen berechnet wird....

Die verfügbaren Methoden zur Schätzung der Prozessstandardabweichung sind: 'RMSDF' (eine gewichtete wurzel-mittlere-quadratische Schätzung), 'SMVLUE' (eine lineare unverzerrte Schätzung mit minimaler Varianz, basierend auf den Standardabweichungen der Untergruppen) und 'SNOWEIGHT' (eine ungewich...

Der `asymptotic`-Parameter sollte auf 'True' gesetzt werden, wenn Sie asymptotische Kontrollgrenzen anstelle der exakten Kontrollgrenzen erstellen möchten. Dies kann nützlich sein, wenn die Berechnungen für große Datensätze vereinfacht werden müssen. Standardmäßig ist dieser Parameter 'False...

Verwenden Sie den `outLimitsTable`-Parameter, um eine Ausgabetabelle für die Kontrollgrenzen zu erstellen, und den `chartsTable`-Parameter, um eine Zusammenfassungstabelle der Diagramme zu speichern. Beide Parameter akzeptieren eine vollständige CAS-Tabellenspezifikation, einschließlich Name und ...

Die Aktion marketattribution führt eine Marktanalyse unter Verwendung von Marktattributionsmodellen durch....

Die Aktion kann verschiedene Modelle analysieren, einschließlich des Zeitverfallmodells, für das ein 'halflife'-Parameter (Halbwertszeit) angegeben werden kann....

Die erforderlichen Parameter sind 'channel' (Kanalvariable), 'section' (identifiziert den Abschnitt jeder Beobachtung), 'table' (Eingabedatentabelle) und 'time' (identifiziert die zeitliche Reihenfolge)....

Die Aktion kann mehrere Ausgabetabellen erstellen: 'outcontribution' (schreibt die Beitragsergebnisse), 'outremoval' (schreibt die Ergebnisse des Entfernungseffekts) und 'outtpm' (schreibt die Übergangswahrscheinlichkeitsmatrix)....

Der Parameter 'halflife' gibt den Halbwertszeitparameter des Zeitverfallmodells an. Der Standardwert ist 1 und er muss größer als 0 sein....

Die Aktion `entityres.match` wird für den Datenabgleich im Datenmanagement verwendet....

Gibt den zu verwendenden Algorithmus an. Mögliche Werte sind 'AUTO', 'DISTRIBUTED' oder 'SINGLE'....

Gibt den Namen der Spalte in der Ausgabetabelle an, die die Cluster-IDs enthalten wird. Der Standardwert ist 'cID'....

Verwenden Sie den Parameter `columns`, um die Namen der Spalten anzugeben, die von der Eingabetabelle zur Ausgabetabelle durchgereicht werden sollen. Wenn dieser Parameter nicht angegeben wird, werden alle Eingabespalten in der Ausgabe erscheinen....