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Debe utilizar el parámetro "output". Dentro de este, use el subparámetro "casout" para definir la tabla de salida y "npc" para especificar el número de componentes principales a utilizar....
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Se utiliza el parámetro "inputs" (o su alias "input") para especificar la lista de variables que se usarán en el análisis....
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La acción fPcaScore realiza una puntuación de Análisis de Componentes Principales Funcional (Functional PCA scoring)....
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Los parámetros obligatorios son "model", que especifica el almacén analítico (analytic store) del entrenamiento FPCA, y "table", que especifica la configuración de la tabla de entrada....
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Se utiliza el parámetro "npc" dentro del parámetro "output". El valor predeterminado es 4....
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El parámetro "id" especifica la variable que se utilizará como identificador de registro....
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Debe especificar el parámetro "casout" dentro del parámetro "output" para definir la tabla de datos de salida donde se guardarán los valores de puntuación....
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El parámetro "inputs" se utiliza para especificar las variables que se usarán en el análisis....
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La acción freq se utiliza para generar una distribución de frecuencia para una o más variables en una tabla....
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El parámetro 'table' es obligatorio; especifica el nombre de la tabla de entrada, la caslib y otros parámetros comunes....
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Debe utilizar el parámetro 'casOut' para especificar la configuración de la tabla de salida, como el nombre y la caslib donde se guardarán los resultados....
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Sí, mediante el parámetro 'includeMissing'. Si se establece en True, los valores faltantes se incluyen en la determinación de los valores distintos. El valor predeterminado es True....
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Se puede establecer el parámetro 'descending' en True para que los niveles de las variables 'group-by' se organicen en orden descendente....
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El parámetro 'groupByLimit' especifica el número máximo de niveles permitidos en un conjunto de agrupación (group-by). Si se excede este límite, el servidor detiene la operación para evitar conjuntos de resultados excesivamente grandes....
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Si establece el parámetro 'raw' en True, se utilizarán los valores sin procesar de las variables. Esto anula el parámetro 'rawOrder' y ordena los resultados basándose en los valores brutos....
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Puede utilizar el parámetro 'inputs' para especificar explícitamente las variables de entrada que desea incluir en el análisis....
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Cuando el parámetro 'writePartOnTheFly' se establece en True, la acción escribe los resultados en la tabla de salida inmediatamente después de procesar cada grupo (by-group)....
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El parámetro 'groupbyTable' permite especificar una tabla de entrada que contiene los grupos que se utilizarán en un análisis de tipo 'group-by'....
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La acción freqTab se utiliza para construir tablas de frecuencia y tablas de tabulación cruzada (crosstabulation)....
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Debe utilizar el parámetro `tabulate`. Especifique las variables en el subparámetro `vars` y las variables con las que cruzarlas en el subparámetro `cross`. Cada par define una tabla....
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Debe establecer el parámetro `includeMissing` en TRUE. Esto tratará los valores faltantes como niveles válidos para las variables definidas en `tabulate`....
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Puede usar el parámetro `order` con los valores: "FORMATTED" (por valor formateado), "FREQ" (por frecuencia descendente) o "INTERNAL" (por valor no formateado)....
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Utilice el parámetro `outputTables` para listar los nombres de las tablas de resultados que desea guardar en el servidor CAS....
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Sí, puede especificar una variable numérica que proporcione el peso para cada observación utilizando el parámetro `weight`....
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Utilice el parámetro `tabDisplay` con la opción `format`. Puede elegir "CROSSLIST" (tabla separada por estrato) o "LIST" (tabla única para toda la tabulación)....
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La acción frontierCost está diseñada para analizar modelos de frontera estocástica de costos....
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Se utiliza el parámetro obligatorio 'table' para especificar la tabla de datos que se va a analizar....
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Dentro del parámetro 'model', se utiliza 'depVars' para especificar la variable de respuesta (costo) y 'effects' para definir las variables explicativas y sus interacciones....
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Sí, el parámetro 'class' permite especificar variables de clasificación y configurar opciones como el tratamiento de valores faltantes y el método de parametrización....
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Puede utilizar el parámetro 'bounds' para límites simples o el parámetro 'restrictions' para imponer restricciones lineales a las estimaciones de los parámetros....
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Mediante el parámetro 'output', puede guardar valores predichos ('pred'), residuos ('resid'), estimaciones de xbeta ('xbeta') y eficiencias técnicas ('te1', 'te2') en una tabla CAS especificada en 'casOut'....
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Sí, el parámetro 'tests' permite especificar hipótesis lineales y realizar pruebas como las de Wald, multiplicador de Lagrange y razón de verosimilitud....
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El parámetro 'optimizer' permite seleccionar la técnica de optimización (como 'NEWTONRAPHSONWITHLINESEARCH' o 'CONJUGATEGRADIENT') y definir criterios de convergencia y límites de iteración....
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La acción gbtreeCode genera código de puntuación de pasos DATA a partir de un modelo de árbol de aumento de gradiente....
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Para la entrada, se requiere el parámetro `modelTable`, que especifica la tabla que contiene el modelo. Para la salida, el parámetro `code` (con la subopción `casOut`) solicita que la acción produzca el código de puntuación de SAS en una tabla especificada....
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Los parámetros principales son:
- `code`: Solicita que la acción genere código de puntuación SAS. Puede incluir subparámetros como `casOut` (para especificar la tabla de salida), `comment`, `fmtWdth`, `indentSize`, `labelId`, `lineSize`, `noTrim` y `tabForm`.
- `encodeName`: Especifica si se de...
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El parámetro `encodeName` especifica si se deben codificar los nombres de las variables (por ejemplo, las probabilidades predichas de un objetivo binario o nominal) en la tabla de salida generada. Si es `TRUE`, las probabilidades predichas se nombran con el prefijo P_ en lugar de _DT_P_. El valor p...
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El parámetro `modelTable` es requerido y especifica la tabla que contiene el modelo. Puede incluir subparámetros como:
- `caslib`: La biblioteca CAS para la tabla de entrada.
- `computedOnDemand`: `TRUE` o `FALSE` para crear variables calculadas cuando la tabla se carga.
- `computedVars`: Nombres ...
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La acción gbtreeScore puntúa una tabla utilizando un modelo de árbol de aumento de gradiente....
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El parámetro applyRowOrder especifica que se desea que la acción utilice un orden de filas preestablecido. Esto requiere el uso de los parámetros orderby y groupby en una llamada de acción table.partition preliminar. Su valor predeterminado es FALSE....
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Cuando se establece en True, las probabilidades predichas se añaden a la tabla de resultados para los niveles de evento. Puede utilizar estas probabilidades predichas con la acción assess. Su valor predeterminado es FALSE....
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Cuando se establece en True, las probabilidades predichas se añaden a la tabla de resultados para los niveles de evento. Todas las probabilidades de evento se incluyen como columnas separadas y se nombran con el prefijo _DT_P_. Puede utilizar estas probabilidades predichas con la acción assess. Su...
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El parámetro casOut especifica la tabla donde se almacenarán los resultados puntuados. Cuando no se especifica, la acción puntúa el conjunto de datos y calcula solo la tasa de clasificación errónea para las clasificaciones y el error cuadrático medio para las regresiones. Este parámetro admi...
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El parámetro copyVars especifica las variables a transferir de la tabla de entrada a la tabla de salida....
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El parámetro encodeName especifica si se deben codificar los nombres de las variables, como las probabilidades predichas de un objetivo binario o nominal en la tabla de casout generada. Las probabilidades predichas se nombran con el prefijo P_ en lugar de _DT_P_. Su valor predeterminado es FALSE....
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Por defecto, se incluyen las observaciones con valores perdidos. Cuando se establece en False, las observaciones con valores perdidos para las variables utilizadas en el modelo de árbol se ignoran al puntuar. Su valor predeterminado es TRUE....
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El parámetro modelId especifica el nombre de la variable de ID del modelo a utilizar al generar la tabla puntuada. Por defecto, el nombre de la variable es _DT_PredName_ para clasificaciones, _DT_PredLowerbd_ y _DT_PredUpperbd_ para un objetivo binned, y _DT_PredMean_ para regresiones....
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El parámetro modelTable (requerido) especifica la tabla que contiene el modelo. Admite subparámetros como 'name' (obligatorio, nombre de la tabla) y 'caslib' (biblioteca CAS para la tabla de entrada)....
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El parámetro nTree especifica el número de árboles a utilizar durante la puntuación. Su valor mínimo es 1 y por defecto es MACINT....
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No se proporciona una descripción detallada para el parámetro offset en la documentación....
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