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SAS Institute Systems Certification A00-240 然而，和考試的重要性一樣，這個考試也是非常難的。
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患難可以試驗一個人的品格，非常的境遇方才可以顯出非常的氣節；風平浪靜的海面，所有的船隻都可以並驅競勝。命運的鐵拳擊中要害的時候，只有大勇大智的人才能夠處之泰然。 你是大智大勇的人嗎？如果你的IT認證考試沒有做好考前準備，你還處之泰然嗎？當然，因為你有 Goldmile-Infobiz SASInstitute的A00-240考試指南考試培訓資料在手上，任何考試困難都不會將你打到。
SASInstitute A00-240考試指南 - 覺得不可思議嗎？但是，這是真的。
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隨著社會的發展，現在IT行業得到了人們的青睞，也有越來越多的人們想考取IT方面的資格認證證書，在事業上更進一步。這個時候你應該想到的是Goldmile-Infobiz網站，它是你考試合格的好幫手。
A00-240 PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
Refer to the exhibit:
Based upon the comparative ROC plot for two competing models, which is the champion model and why?
A. Candidate 2, because the area under the curve is greater
B. Candidate 2, because it shows less over fit than Candidate 1
C. Candidate 1, because it is closer to the diagonal reference curve
D. Candidate 1, because the area outside the curve is greater
Answer: A
QUESTION NO: 2
Refer to the exhibit.
These graphs were created using the GLM procedure with the plots(only)=diagnostics option.
Which plot do you use to identify influential observations?
A. Residual by Quantile
B. Fit - Mean and Residual Plot
C. Cook's D by Observation
D. Residual by Predicted
Answer: C
QUESTION NO: 3
In order to perform honest assessment on a predictive model, what is an acceptable division between training, validation, and testing data?
A. Training: 0% Validation: 100% Testing: 0%
B. Training: 50% Validation: 50% Testing: 0%
C. Training: 50% Validation: 0% Testing: 50%
D. Training: 100% Validation: 0% Testing: 0%
Answer: B
QUESTION NO: 4
Refer to the confusion matrix:
Calculate the accuracy and error rate (0 - negative outcome, 1 - positive outcome)
A. Accuracy = 83/150, Error Rate = 67/150
B. Accuracy = 58/102, Error Rate = 23/48
C. Accuracy = 25/150, Error Rate = 44/150
D. Accuracy = 83/102, Error Rate = 67/102
Answer: B
QUESTION NO: 5
A predictive model uses a data set that has several variables with missing values.
What two problems can arise with this model? (Choose two.)
A. New cases with missing values on input variables cannot be scored without extra data processing.
B. Complete case analysis means that fewer observations will be used in the model building process.
C. The model will likely be overfit.
D. There will be a high rate of collinearity among input variables.
Answer: A,B
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Updated: May 28, 2022