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1. When reviewing outlier details in linear regression, what factors should be considered when deciding whether to exclude outliers?

A) The magnitude of the outlier and its impact on the model
B) The p-values associated with the outliers
C) The variable roles assigned to outliers
D) The number of outliers in the dataset

2. What do cluster properties refer to in the context of cluster analysis?

A) The number of clusters in the analysis
B) Characteristics shared by data points within a cluster
C) A measure of data point centrality
D) Descriptive statistics of individual data points

3. Refer to the exhibit from SAS Visual Statistics:

What can be concluded from the lift plot shown in the exhibit?

A) The 20% of cases with the highest predicted probability of the modeled event level is expected to capture 2.75 times as many events as a random sample of the same size.
B) The 20% of cases with the lowest predicted probability of the modeled event level is predicted to capture 2.75 times as many events as a random sample of 20%.
C) The response rate for the best 20% is predicted to be 2.75 times greater than the sample fitted in the model.
D) The response rate for the best 20% is predicted to increase 5 times under the fitted model.

4. You would like to build a cluster analysis using several variables related to demographics. You noticed that the variable Inferred HH Education is a nominal variable with values of "High School Grad",
"College Grad", etc.
Which action allows you to incorporate this variable in the cluster analysis without returning a warning?

A)

B)

C)

D)

5. What is one advantage of using SAS Studio to score new data with exported score code?

A) It automatically optimizes the scoring process.
B) It allows for direct integration with Hadoop clusters.
C) It requires no additional software installation.
D) It provides advanced visualization capabilities.

질문과 대답: