Der Code definiert zunächst einen Datensatz `HalfFraction`, der eine Halbfraktion eines 2^4-faktoriellen Versuchsplans darstellt. PROC GLM wird verwendet, um die Antwortvariable `rate` in Abhängigkeit von den Faktoren `power`, `flow`, `pressure` und `gap` zu modellieren. Anschließend werden zur Untersuchung der Aliasing-Struktur die Faktoren in einem neuen Datensatz `Coded` in -1/1-Werte umkodiert. PROC GLM wird erneut auf diesen kodierten Daten mit der Option `aliasing` ausgeführt, um die Verwechslungsbeziehungen zwischen den Effekten anzuzeigen. Danach werden die Daten der anderen Hälfte des Experiments in `OtherHalf` definiert. Die beiden Hälften werden kombiniert, um den vollständigen Datensatz `FullRep` zu erstellen. Schließlich wird PROC GLM auf diesem vollständigen Datensatz ausgeführt, um eine vollständige Varianzanalyse ohne die im fraktionellen Plan vorhandene Verwechslung durchzuführen.
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Die Daten werden direkt im Skript über DATA-Schritte mit Datalines erstellt. Die Datensätze `HalfFraction` und `OtherHalf` werden auf diese Weise erstellt und dann kombiniert, um `FullRep` zu bilden.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Dieser Block erstellt den Datensatz `HalfFraction`, indem er die Daten direkt über die `datalines`-Anweisung liest. Er stellt die erste Hälfte eines faktoriellen Experiments dar.
Erklärung : Dieser Block führt eine allgemeine lineare Modellanalyse für die Daten `HalfFraction` aus. Er deklariert die Klassvariablen und spezifiziert ein vollständiges faktorielles Modell (Interaktion 4. Ordnung) für die Antwortvariable `rate`.
Kopiert!
proc glm data=HalfFraction;
class power flow pressure gap;
model rate=power|flow|pressure|gap;
run;
1
PROC GLMDATA=HalfFraction;
2
class power flow pressure gap;
3
model rate=power|flow|pressure|gap;
4
RUN;
3 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Dieser Block erstellt den Datensatz `Coded` aus `HalfFraction`. Er transformiert die Faktorwerte in eine -1/+1-Kodierung, was Standard für die Analyse der Aliasing-Struktur in faktoriellen Versuchsplänen ist.
Kopiert!
data Coded; set HalfFraction;
power = -1*(power =0.80) + 1*(power =1.20);
flow = -1*(flow =4.50) + 1*(flow =550 );
pressure = -1*(pressure=125 ) + 1*(pressure=200 );
gap = -1*(gap =275 ) + 1*(gap =325 );
run;
Erklärung : Dieser Block führt die Analyse erneut auf den kodierten Daten aus. Die Option `solution` fordert die Anzeige der Parameterschätzungen an, und die Option `aliasing` wird verwendet, um die Verwechslungsstruktur (Aliasing) des Versuchsplans zu untersuchen.
Kopiert!
proc glm data=Coded;
model rate=power|flow|pressure|gap / solution aliasing;
run;
1
2
PROC GLM
3
DATA=Coded;
4
model rate=power|flow|pressure|gap / solution aliasing;
5
RUN;
6
5 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Dieser Block erstellt den Datensatz `OtherHalf` mit den Daten der zweiten Hälfte des faktoriellen Experiments, ebenfalls unter Verwendung von `datalines`.
Erklärung : Dieser Block kombiniert die Datensätze `HalfFraction` und `OtherHalf`, um einen vollständigen Datensatz `FullRep` zu erstellen, der das gesamte faktorielle Experiment darstellt.
Kopiert!
data FullRep;
set HalfFraction OtherHalf;
run;
1
DATA FullRep;
2
SET HalfFraction OtherHalf;
3
RUN;
7 Codeblock
PROC GLM
Erklärung : Dieser Block führt die abschließende Varianzanalyse für den vollständigen Versuchsplan (`FullRep`) durch, wodurch eine unverzerrte Schätzung der Haupteffekte und Interaktionen ermöglicht wird.
Kopiert!
proc glm data=FullRep;
class power flow pressure gap;
model rate=power|flow|pressure|gap;
run;
1
PROC GLMDATA=FullRep;
2
class power flow pressure gap;
3
model rate=power|flow|pressure|gap;
4
RUN;
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