Search results
Analyze any kind and size of data using the latest statistical analysis techniques. SAS/STAT statistical software includes exact techniques for small data sets, high-performance statistical modeling tools for large data tasks and modern methods for analyzing data with missing values.
- SAS In-Memory Statistics
Recommendation system Personalized, meaningful...
- SAS Analytics Pro
SAS has nearly five decades of experience developing...
- Read Article
From Python to R and SAS to Spark, bring all of your...
- SAS Visual Statistics
SAS/STAT® Take advantage of extensive statistical...
- SAS In-Memory Statistics
SAS (previously " Statistical Analysis System ") [1] is a statistical software suite developed by SAS Institute for data management, advanced analytics, multivariate analysis, business intelligence, criminal investigation, [2] and predictive analytics.
SAS Viya is a data and AI platform that delivers fast, trusted and flexible analytics for developers, modelers and data scientists. Learn how SAS Viya can reduce costs, improve performance and enable cloud-based AI solutions.
25 sty 2022 · SAS to skrót od Statistical Analysis System i jest napisany w języku C. SAS jest używany w większości systemów operacyjnych. SAS może być używany jako język programowania, a także jako interfejs graficzny. Został on opracowany przez Anthony’ego Jamesa Barra i może odczytywać dane z arkuszy kalkulacyjnych i baz danych.
SAS, Statistical Analysis System – środowisko stworzone przez SAS Institute. Funkcjonalność obejmuje m.in.: niezależność od platformy systemowej, możliwość prowadzenia zdalnych obliczeń. SAS jako środowisko programistyczne umożliwia programowanie w różnych językach, w zależności od potrzeb:
It explains how to perform descriptive and inferential statistics, linear and logistic regression, time series analysis, variable selection and reduction, cluster analysis and predictive modeling with SAS etc.
Learn how to analyze continuous response data and discrete count data. Linear regression, Poisson regression, negative binomial regression, gamma regression, analysis of variance, linear regression with indicator variables, analysis of covariance, and mixed models ANOVA are also presented.
