SASInstitute A00-485

購入前に内容を確かめたい方のために、JpshikenではA00-485練習問題の無料サンプルを公開しています。SASInstitute Modeling Using SAS Visual Statistics対策の第一歩として、問題の傾向と解説の質をまずご確認ください。

SASInstitute A00-485 試験概要:

SASInstitute A00-485 試験シラバストピック:

A00-485試験について受験前に知っておきたいこと

A00-485試験の概要を教えてください

A00-485試験は、「SAS Certified Associate: Modeling Using SAS Visual Statistics」認定を取得するための試験です。認定レベルはアソシエイトに位置づけられています。Jpshikenでは、この試験に対応した190問の練習問題を用意しています。

A00-485試験の問題数と試験時間はどれくらいですか？

A00-485試験の問題数は55～60問、試験時間は110 分となっています。問題数を試験時間で割ると1問あたりに使える時間は意外と短く、読み込みに時間のかかる長文問題では特にペース配分が重要です。Jpshikenのテストエンジンには制限時間つきの模擬試験モードがあるため、本番と同じ時間設定で190問の練習問題を解きながら、時間切れを防ぐ解答リズムを身につけられます。

A00-485試験の合格点と受験料はいくらですか？

A00-485試験の合格基準点は68%、受験料は120米ドルです。万が一不合格になった場合、再受験には再度全額の受験料が必要になるため、本番前に十分な得点力があるか確認しておくことが大切です。Jpshikenの模擬試験で繰り返し自己採点し、安定して合格基準を上回る状態になってから受験を申し込むことをおすすめします。

A00-485試験に受験資格はありますか？

A00-485試験の受験条件について、公式情報では次のように案内されています。必須の受験資格は設けられていません。統計学の基礎知識およびSAS Viyaの操作画面に関する知識が推奨されます。受験条件は変更される場合があるため、お申し込みの前に公式ページで最新の要件をご確認ください。

A00-485試験の申し込み方法を教えてください

A00-485試験は、以下の公式窓口からお申し込みいただけます。

• SAS Certification Portal
• Pearson VUE受験登録サイト

試験方式はオンライン監督付き受験、またはPearson VUE公認試験会場での対面受験です。申し込みのタイミングや会場の空き状況は時期によって変わるため、受験予定日が決まったら早めに手続きを済ませるのがおすすめです。

A00-485試験の公式トレーニングはありますか？

SASInstitute Modeling Using SAS Visual Statisticsの対策として、公式では以下のトレーニングが推奨されています。

• SAS ViyaにおけるSAS Visual Statistics：インタラクティブなモデル構築
• 公式試験範囲ガイド

公式トレーニングで基礎を固めたうえで、Jpshikenの190問の練習問題を解けば、知識の定着度を本番形式で確認できます。

購入前にA00-485練習問題を試すことはできますか？

はい、Jpshikenでは無料サンプルをご用意しており、購入前に問題の傾向や解説の構成をご確認いただけます。また、ご購入後は365日間の無料更新サービスが付いているため、試験内容の改訂にも追加費用なしで対応できます。更新期間の終了後も、継続更新を50%割引でご利用いただけます。

万が一A00-485試験に合格できなかった場合はどうなりますか？

Jpshikenでは返金保証をご用意しています。ご購入後60日以内に対応する試験を受験し、不合格だった場合は、受験票の写しと公式スコアレポートのPDFを試験日から2日以内にご提出いただければ、7日以内に全額返金の手続きを行います。なお、ご購入後3日以内の受験、ダウンロード後に実際に受験されなかった場合、無料資料や期限切れのご注文は対象外となり、受験者名とご購入者名が一致している必要があります。返金の代わりに、同等の試験対策資料2つを無料でお受け取りいただき、元の製品の更新サービスを継続することも可能です。製品はお支払い後すぐにダウンロードでき、1分以内にメールでもお届けします。2時間経っても届かない場合はカスタマーサポートまでご連絡ください。インストールできるパソコンの台数に制限はありません。

A00-485試験ではどのようなトピックが出題されますか？

A00-485試験の出題範囲は、公式シラバスで4つの領域に分かれています。主な領域には、セグメンテーションモデルの構築と評価（28%）、回帰系モデルの構築と評価（41%）、SAS Visual Statisticsの横断的業務（22%）などがあります。各領域の詳細なトピックと配点は、このページ上部の試験大綱セクションに掲載していますので、あわせてご確認ください。

SASInstitute Modeling Using SAS Visual Statistics 認定 A00-485 試験問題：

問題 #1
What is the primary benefit of exporting score code for model deployment?

A. It provides insights into the distribution of predictor variables.
B. It automatically generates new predictor variables.
C. It enables scoring of new data without the need for SAS Visual Statistics.
D. It allows for model performance assessment on a test dataset.

問題 #2
When would you typically use a linear regression model instead of a generalized linear model (GLM)?

A. When dealing with count data
B. When the dependent variable is binary
C. When there is no assumption of linearity in the data
D. When the goal is to model categorical outcomes

問題 #3
Refer to the exhibits:


An analyst is evaluating which model to use.
What changed from Comparison 1 to Comparison 2 to select a different champion model?

A. Misclassification was used instead of Cumulative Lift
B. Analyst clicked on Model 2 to highlight it
C. Prediction Cutoff reduced from .5 to .19
D. Percentile changed from 5th percentile to 40th percentile

問題 #4
Refer to the exhibit:

Prior to performing a decision tree analysis, you need to assess the default Values of Classification and Model Type Properties for Sale Amount. The variable represents product purchase amounts from an organization's e-commerce website.
How do you want the decision tree algorithm to treat this variable?

A. Classification = Measure & Model Type = Continuous
B. Classification = Category & Model Type = Continuous
C. Classification = Category & Model Type = Discrete
D. Classification = Measure & Model Type = Discrete

問題 #5
You want to build a model that predicts whether a customer will default on a loan assuming an underlying binomial distribution.
Which model within SAS Visual Statistics would you use?

A. logistic regression model using the Probit link function
B. logistic regression model using the Tobit link function
C. logistic regression model using the Logit link function
D. generalized linear model using the binomial distribution and the log link function

解説：