Aprender sobre SAS desde cero

SAS avanzado

ArteGB Formación
En Madrid

550 
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  • Curso intensivo
  • Nivel avanzado
  • Madrid
  • 15 horas lectivas
  • Duración:
    4 Días
  • Cuándo:
    A elegir
Descripción

El Statistical analysis system o sistemas de análisis estadístico, también conocido como SAS es un lenguaje de programación para el análisis estadístico de datos y hoy por hoy es el motor de importantes herramientas para el desarrollo de modelos de minería de datos, de dirección estratégica de empresas, gestión del riesgo financiero, etcétera.
Este curso tiene como objetivo aportar al alumno técnicas estadísticas avanzadas, econométricas y de extracción del conocimiento control de calidad en módulos avanzados de SAS como SAS/STAT, SAS/ETS y SAS/QC.
Este curso tiene una duración de 4 días, con un total de 15 horas de cargas lectivas que se realizan de forma presencial por las tardes. Aunque no es requisito imprescindible haber cursado SAS Básico, su conocimiento previo facilitará el aprendizaje del alumno. En el caso de que hubieran alumnos durante el curso que precisaran de conocimientos previos, se prevé dedicar un par de horas de la clase a realizar una introducción intensiva.
El curso de SAS avanzado se divide en 9 capítulos donde aprenderá Procedimientos de estadística avanzada, control de calidad y metodología seis sigma, sistemas lineales y no lineales, análisis de series temporales multivariantes, análisis de series temporales univariantes, etcétera.

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Documentos

Instalaciones y fechas

Dónde se imparte y en qué fechas

Inicio Ubicación
A elegir
Madrid
C/ Marqués de Leganés 7 2º dcha., 28004, Madrid, España
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Preguntas Frecuentes

· Requisitos

No se exigen requisitos previos, aunque sería conveniente haber cursado previamente SAS Básico.

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¿Qué aprendes en este curso?

Estadística de mercados
Supervivencia
Capacitación para el mercado actual
Especialización en SAS
Procedimiento REG
Procedimiento GLM
Procedimiento ORTHOREG
Procedimiento RSREG
Procedimiento NLIN
Procedimiento LIFETEST
Procedimiento ANOVA
Procedimiento PROBIT

Profesores

César Pérez López
César Pérez López
Prof. Asociado Estadística e Investigación Operativa III, UCM

Ldo. en Matemáticas (especialidad de Estadística) por la Univ. de Valladolid y Ldo. en Cc. Económicas por la UNED. Pertenece al Cuerpo Superior de Estadísticos del Estado y al Cuerpo Superior de Sistemas y Tecnologías de la Información de la Administración del Estado. Ha trabajado en el Instituto Nacional de Estadística, la Agencia de Protección de Datos y el Instituto de Estudios Fiscales. Es Profesor Asociado en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa III de la UCM. Es Vocal Asesor de Investigación dirigiendo la Unidad de Estadística del Instituto de Estudios Fiscales.

Temario

Capítulo 1. SAS STAT: Procedimientos de estadística avanzada.

Modelos econométricos

Introducción

Procedimientos de SAS STAT

Econometría: Modelos de regresión

Regresión lineal: Procedimiento REG

Regresión cuadrática de superficies de respuesta: Procedimiento RSREG

Regresión con datos imperfectos: Procedimiento ORTHOREG

Regresión en mínimos cuadrados parciales: Procedimiento PLS

Regresión con transformaciones: Procedimiento TRANSREG

Regresión no lineal: Procedimiento NLIN

Introducción al procedimiento GLM

Capítulo 2. SAS STAT:
Modelos logit, probit y tobit. Análisis de la supervivencia

Regresión con modelos logísticos: Procedimiento LOGISTIC

Modelo probabilístico Probit: Procedimiento PROBIT

Modelo Tobit de regresión censurada: Procedimiento LIFEREG

Modelo de supervivencia no paramétrico: Procedimiento LIFETEST

Modelo de supervivencia de Cox: Procedimiento PHREG

Capítulo 3. SAS STAT: Análisis de la varianza y la covarianza.

Análisis de la varianza simple y múltiple: Procedimiento ANOVA

Análisis de la varianza-covarianza: Procedimiento GLM

Componentes de la varianza: Procedimiento VARCOMP

Modelos jerárquicos (anidados): Procedimiento NESTED

Modelos ANOVA no paramétricos: Procedimiento NPAR1WAY

Tests de igualdad de medias: Procedimiento TTEST

Capítulo 4. SAS STAT: Componentes principales, análisis factorial

y correspondencias

Introducción al análisis multivariante

Procedimientos de análisis multivariante en SAS STAT

Análisis en componentes principales: Procedimiento PRINCOMP

Análisis factorial: Procedimiento FACTOR

Análisis de correspondencias simples y múltiples: Procedimiento CORRESP

Capítulo 5. SAS STAT. Análisis cluster, análisis discriminante

y correlación canónica

Análisis cluster jerárquico: Procedimientos ACECLUS CLUSTER y TREE

Análisis cluster no jerárquico: Procedimiento FASTCLUS

Análisis cluster no jerárquico y jerárquico: Procedimiento VARCLUS

Análisis discriminante: Procedimiento DISCRIM

Análisis discriminante canónico: Procedimiento CANDISC

Análisis discriminante paso a paso: Procedimiento STEPDISC

Correlación canónica: Procedimiento CANCORR

Capítulo 6. SAS ETS: Análisis de series temporales univariantes.

Cointegración

SAS y el análisis de series temporales

Modelos ARIMA de Box-Jenkins: Procedimiento ARIMA

Alisado de series temporales y predicciones: Procedimientos

FORECAST, X11 y X12

Procedimiento X11

Procedimiento X12

Análisis espectral: Procedimiento SPECTRA

Raíces unitarias, cointegración y cambio estructural con SAS

Capítulo 7. SAS ETS: Análisis de series temporales multivariantes

SAS y los modelos VAR. Contrastes de causalidad y cointegración.

Test de Johansen

Contraste de Johansen en modelos VAR con SAS

Modelo de vector de corrección del error en modelos VAR con SAS

Modelos VAR con variables exógenas (VARX) en SAS

Capítulo 8. SAS ETS: Sistemas lineales y no lineales, ecuaciones simultáneas

y datos de panel

SAS y los modelos de ecuaciones simultáneas lineales. Procedimientos

SYSLIN y MODEL

SAS y los modelos de ecuaciones no lineales. Regresión segmentada

SAS y los modelos de series temporales con datos de panel

SAS y los contrastes de raíces unitarias en datos de panel.

Cointegración en paneles

Capítulo 9. SAS QC: Control de calidad y metodología Seis Sigma

Procedimientos de SAS/QC

SAS y la fase Definir de la metodología Seis Sigma

SAS y la fase Medir de la metodología Seis Sigma

SAS y la fase Analizar de la metodología Seis Sigma

SAS y la fase Mejorar de la metodología Seis Sigma

SAS y la fase Controlar de la metodología Seis Sigma

Información adicional

Es conveniente que los alumnos acudan a clase con portátil propio

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