PROC BGLIMM: Плавный переход к байесовскому анализу | Задайте вопрос эксперту

Хотите перенести свои модели в байесовскую модель? Мы можем вам помочь. В этом вебинаре будет представлена ​​процедура BGLIMM, позволяющая моделировать нестандартные отклики и учитывать случайные эффекты в рамках байесовского подхода. Будут продемонстрированы примеры моделей, изначально написанных с использованием нескольких процедур.

Вы:
◉ Узнаете разницу между использованием PROC MCMC и PROC BGLIMM для байесовского анализа.
◉ Изучите диагностические результаты, предоставляемые байесовским анализом.
◉ Определите, чем может быть полезен байесовский подход к анализу.

О вебинарах Ask the Expert от SAS
Эксперты SAS делятся подробной информацией, советами и рекомендациями по различным темам, чтобы пользователи SAS могли по-новому взглянуть на использование продуктов SAS. Наша цель — упростить вашу работу и предоставить вам знания, необходимые для успешной работы. Каждый вебинар заканчивается временем, когда вы можете задать вопросы эксперту SAS.

Смотрите больше вебинаров в прямом эфире и по запросу на сайте https://www.sas.com/asktheexpert

ПОДПИШИТЕСЬ НА КАНАЛ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ SAS НА YOUTUBE #SASUsers #LearnSAS
https://www.youtube.com/SASUsers?sub_...

О SAS
SAS — это надежный аналитический центр для организаций, стремящихся к немедленной отдаче от своих данных. Широкий набор аналитических решений и обширные отраслевые знания позволяют нашим клиентам возвращаться к нам снова и снова, чувствуя себя уверенно. С SAS® вы сможете извлекать ценную информацию из своих данных и анализировать их. Выявляйте, что работает, и исправляйте то, что не работает. Принимайте более обоснованные решения. И внедряйте необходимые изменения.

ПОДКЛЮЧАЙТЕСЬ К SAS
SAS ► https://www.sas.com
Служба поддержки клиентов SAS ► https://support.sas.com
Сообщества SAS ► https://communities.sas.com
SAS Analytics Explorers ► https://explorers.sas.com
Facebook ►   / sassoftware  
X ►   / sassoftware  
LinkedIn ►   / sas  
Блоги ► https://blogs.sas.com
RSS ► https://www.sas.com/rss