Contexto empresarial
En un entorno de producción industrial automatizado, se despliegan modelos de cópula t (t-copula) para monitorizar sensores de temperatura y presión. Antes de ejecutar un proceso de simulación costoso, el sistema de orquestación debe hacer un 'ping' al almacén de modelos para confirmar simplemente qué variables están definidas en el modelo, sin cargar matrices de correlación pesadas ni historiales de optimización.
Preparación de datos
Datos de sensores industriales con alta correlación.
¡Copiado!
| 1 | DATA casuser.sensores_planta; |
| 2 | call streaminit(555); |
| 3 | DO i = 1 to 100; |
| 4 | temp = rand('Normal', 100, 10); |
| 5 | presion = 2 * temp + rand('Normal', 0, 5); |
| 6 | OUTPUT; |
| 7 | END; |
| 8 | RUN; |
Étapes de réalisation
1
Creación de modelo t-copula
¡Copiado!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | copula.copulaFit / |
| 3 | TABLE={name='sensores_planta', caslib='casuser'} |
| 4 | copula={type='t'} |
| 5 | var={'temp', 'presion'} |
| 6 | store={name='store_sensores_t', caslib='casuser', replace=true}; |
| 7 | RUN; |
2
Consulta Minimalista y de Definición
¡Copiado!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | copula.copulaViewStore / |
| 3 | instore={name='store_sensores_t', caslib='casuser'} |
| 4 | viewOptions={minimal=true, modelDefinition=true}; |
| 5 | RUN; |
Resultado esperado
La salida debe ser extremadamente concisa. Solo debe mostrar la tabla 'ModelDefinition' (confirmando que las variables son 'temp' y 'presion') y la información básica del store. No deben aparecer tablas de estimaciones, correlaciones ni iteraciones, validando la eficiencia del filtro `viewOptions`.