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- Renate Scheiner-Sparna, Jörg Sahlmann: Daten vertikal transportieren im Data Step: Implizites und explizites Retain und seine Alternativen
- Matthias Lehrkamp: Ersetzung fehlender Datums- und Zeitangaben im Standardformat ISO 8601
- Sascha Rampersad: SAS Format: Fallen und Tricks
Statistik I
- Gerhard Svolba: Data Science in Action – 10 Dinge, die Advanced Analysis und Data Science für Ihr Unternehmen tun kann
- Patrick Kurth, Martin Dittgen: Messung der Trennschärfe von Prognoseverfahren
- Bernd Heinen: Definitive Screening Design eine Lösung für (fast) alle Fragestellungen?
Datenqualität
- Sven Wichmann: „Integrity Constraints“ - Plausibilitätsüberprüfung in SAS Datensätzen
- Georg Franzke: Datenqualität, der oft vernachlässigte Projektbaustein bei der Datenanalyse
- Christian Kothenschulte: Flugs zur Datenqualität (ohne DataFlux)
Schnittstellen I
- Frank Biedermann: Nativer Excel Output mit SAS
- Carsten Zaddach: SPA-Anwendungen mit Angular, JSON und SAS
- Bernhard Müller: SASPy – die Stärken von SAS in Python nutzen
Life Science I
- Anja Nimmergut, Tatjana Theis: Basis-Auswertung der Lebenslagenbefragungen mit SAS – Eine Architektur der Module
- Olivier Rousseau, Arne Ring: Flexible Randomisierung am Beispiel einer doppelblinden, Placebokontrollierten Phase 1 Studie mit 2 parallelen Gruppen fester Größe
- Benjamin Mayer, Simone Nill: Mayer - Ein SAS-Makro für die Überprüfung der Balance zwischenausgewählten Fällen und Kontrollen nach dem Matching von Beobachtungsdaten
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