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Estadística CREATION_INTERNE

Ejemplo 11 para PROC GLM: Análisis de un plan de cribado

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El código define primero un conjunto de datos `HalfFraction` que representa una semifracción de un diseño factorial 2^4. Se utiliza `PROC GLM` para modelar la variable de respuesta `rate` en función de los factores `power`, `flow`, `pressure` y `gap`. Luego, para estudiar la estructura de aliasing, los factores se recodifican a valores -1/1 en un nuevo conjunto de datos `Coded`. `PROC GLM` se ejecuta de nuevo en estos datos codificados con la opción `aliasing` para mostrar las relaciones de confusión entre los efectos. Posteriormente, los datos de la otra mitad del experimento se definen en `OtherHalf`. Ambas mitades se combinan para crear el conjunto de datos completo `FullRep`. Finalmente, `PROC GLM` se ejecuta en este conjunto de datos completo para realizar un análisis de varianza completo, sin la confusión presente en el diseño fraccionado.
Análisis de datos

Type : CREATION_INTERNE


Los datos se crean directamente en el script a través de pasos DATA con tarjetas de datos (datalines). Los conjuntos de datos `HalfFraction` y `OtherHalf` se crean de esta manera y luego se combinan para formar `FullRep`.

1 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Este bloque crea el conjunto de datos `HalfFraction` leyendo los datos directamente a través de la instrucción `datalines`. Representa la primera mitad de un experimento factorial.
¡Copiado!
1DATA HalfFraction;
2 INPUT power flow pressure gap rate;
3 DATALINES;
40.8 4.5 125 275 550
50.8 4.5 200 325 650
60.8 550.0 125 325 642
70.8 550.0 200 275 601
81.2 4.5 125 325 749
91.2 4.5 200 275 1052
101.2 550.0 125 275 1075
111.2 550.0 200 325 729
12;
13RUN;
2 Bloque de código
PROC GLM
Explicación :
Este bloque ejecuta un análisis de modelo lineal general en los datos `HalfFraction`. Declara las variables de clase y especifica un modelo factorial completo (interacción de orden 4) para la variable de respuesta `rate`.
¡Copiado!
1PROC GLM DATA=HalfFraction;
2 class power flow pressure gap;
3 model rate=power|flow|pressure|gap;
4RUN;
3 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Este bloque crea el conjunto de datos `Coded` a partir de `HalfFraction`. Transforma los valores de los factores en una codificación -1/+1, que es estándar para analizar la estructura de aliasing en los diseños factoriales.
¡Copiado!
1DATA Coded; SET HalfFraction;
2 power = -1*(power =0.80) + 1*(power =1.20);
3 flow = -1*(flow =4.50) + 1*(flow =550 );
4 pressure = -1*(pressure=125 ) + 1*(pressure=200 );
5 gap = -1*(gap =275 ) + 1*(gap =325 );
6RUN;
4 Bloque de código
PROC GLM
Explicación :
Este bloque re-ejecuta el análisis en los datos codificados. La opción `solution` solicita la visualización de las estimaciones de los parámetros y la opción `aliasing` se utiliza para examinar la estructura de confusión (aliasing) del diseño experimental.
¡Copiado!
1 
2PROC GLM
3DATA=Coded;
4model rate=power|flow|pressure|gap / solution aliasing;
5RUN;
6 
5 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Este bloque crea el conjunto de datos `OtherHalf` con los datos de la segunda mitad del experimento factorial, utilizando también `datalines`.
¡Copiado!
1DATA OtherHalf;
2 INPUT power flow pressure gap rate;
3 DATALINES;
40.8 4.5 125 325 669
50.8 4.5 200 275 604
60.8 550.0 125 275 633
70.8 550.0 200 325 635
81.2 4.5 125 275 1037
91.2 4.5 200 325 868
101.2 550.0 125 325 860
111.2 550.0 200 275 1063
12;
13RUN;
6 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Este bloque combina los conjuntos de datos `HalfFraction` y `OtherHalf` para crear un conjunto de datos completo `FullRep` que representa el experimento factorial entero.
¡Copiado!
1DATA FullRep;
2 SET HalfFraction OtherHalf;
3RUN;
7 Bloque de código
PROC GLM
Explicación :
Este bloque realiza el análisis de varianza final en el diseño experimental completo (`FullRep`), permitiendo una estimación no sesgada de los efectos principales y las interacciones.
¡Copiado!
1PROC GLM DATA=FullRep;
2 class power flow pressure gap;
3 model rate=power|flow|pressure|gap;
4RUN;
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