Este script crea una serie de tablas en la biblioteca 'JES' para necesidades de prueba o demostración. Utiliza diferentes métodos: entrada directa (DATALINES) para los contactos, bucles aritméticos para distribuciones estadísticas (Poisson), y generación aleatoria (RANUNI, RANPOI) para simular datos operativos (unidades, fallos, tasas). También incluye transformaciones posteriores con la función LAG para simular dependencias entre filas y un procedimiento de ordenamiento.
Análisis de datos
Type : CREATION_INTERNE
Todos los datos se generan dentro del script a través de DATALINES, bucles de generación o funciones aleatorias (RANUNI, RANPOI).
1 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Creación de la tabla JES.Contacts con datos estáticos proporcionados vía DATALINES.
Creación de la tabla JES.Contacts con datos estáticos proporcionados vía DATALINES.
¡Copiado!
| 1 | DATA JES.Contacts; |
| 2 | INPUT Name $15. City $10. State $5. Number $15.; |
| 3 | DATALINES; |
| 4 | John X. Doe Lodi nj 201-555-O123 |
| 5 | Mary Murphy San Jose CA 408.555.678 |
| 6 | ; |
| 7 | RUN; |
2 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Creación de la tabla JES.TimeStamp que contiene cadenas de caracteres que representan fechas/horas.
Creación de la tabla JES.TimeStamp que contiene cadenas de caracteres que representan fechas/horas.
¡Copiado!
| 1 | DATA JES.TimeStamp; |
| 2 | Time = "Tue Apr 03 08:25:00 MST 2004"; OUTPUT; |
| 3 | Time = "Tue Mar 26 17:52:31 MST 2004"; OUTPUT; |
| 4 | Time = "Tue Jun 03 08:25:00 MDT 2004"; OUTPUT; |
| 5 | RUN; |
3 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Generación de datos estadísticos (Distribución de Poisson) utilizando las funciones CDF y PDF en un bucle.
Generación de datos estadísticos (Distribución de Poisson) utilizando las funciones CDF y PDF en un bucle.
¡Copiado!
| 1 | DATA JES.Poisson; |
| 2 | DO K = 0 TO 5; |
| 3 | F = CDF('POISSON', K, 5); |
| 4 | P = PDF('POISSON', K, 5); |
| 5 | OUTPUT; |
| 6 | END; |
| 7 | RUN; |
4 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Simulación de datos de unidades (JES.Units) con números de serie y fechas de instalación aleatorios vía RANUNI.
Simulación de datos de unidades (JES.Units) con números de serie y fechas de instalación aleatorios vía RANUNI.
¡Copiado!
| 1 | DATA JES.Units; FORMAT SN $4. Install MMDDYY10.; |
| 2 | SEED=12345; |
| 3 | DO I=1 TO 10; |
| 4 | CALL RANUNI(SEED, X); CALL RANUNI(SEED, Y); CALL RANUNI(SEED, Z); |
| 5 | SN=put(FLOOR(99*X), Z4.0); |
| 6 | Install = '01JUN2006'd + ROUND(21*Y); |
| 7 | Loc ="CA"; IF Z<.45 THEN Loc="NY"; |
| 8 | OUTPUT; |
| 9 | END; |
| 10 | DROP i X Y Z SEED; |
| 11 | RUN; |
5 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Modificación de JES.Units para introducir duplicados o valores desfasados utilizando la función LAG3 en el número de serie.
Modificación de JES.Units para introducir duplicados o valores desfasados utilizando la función LAG3 en el número de serie.
¡Copiado!
| 1 | DATA JES.Units; SET JES.Units; |
| 2 | L=LAG3(SN); |
| 3 | IF _N_ in (4,6,8) THEN SN=L; |
| 4 | DROP L; |
| 5 | RUN; |
6 Bloque de código
DATA STEP Data
¡Copiado!
| 1 | DATA JES.Fails; FORMAT SN $4. Fail MMDDYY10. Loc $6.; |
| 2 | SEED=12345; |
| 3 | DO I=1 TO 10; |
| 4 | CALL RANUNI(SEED, X); CALL RANUNI(SEED, Y); CALL RANUNI(SEED, Z); |
| 5 | SN=put(FLOOR(99*X), Z4.0); |
| 6 | Fail = '01JUL2006'd + FLOOR(90*Y); |
| 7 | Loc ="Top"; IF Z<.45 THEN Loc="Bottom"; |
| 8 | OUTPUT; |
| 9 | END; |
| 10 | DROP i X Y Z SEED; |
| 11 | RUN; |
7 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Filtrado y modificación de JES.Fails: eliminación de algunas filas (4, 8, 10) y modificación de la fila 5 vía LAG4.
Filtrado y modificación de JES.Fails: eliminación de algunas filas (4, 8, 10) y modificación de la fila 5 vía LAG4.
¡Copiado!
| 1 | DATA JES.Fails; SET JES.Fails; L=Lag4(SN); |
| 2 | IF _N_=5 THEN SN=L; |
| 3 | IF _N_ NE 4; IF _N_ NE 8; IF _N_ NE 10; |
| 4 | DROP L; |
| 5 | RUN; |
8 Bloque de código
PROC SORT
Explicación :
Ordenamiento de la tabla JES.Fails por fecha de fallo.
Ordenamiento de la tabla JES.Fails por fecha de fallo.
¡Copiado!
| 1 | PROC SORT DATA=JES.Fails; BY Fail; RUN; |
9 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Generación de la tabla JES.Rates simulando tasas de fallo por proveedor y región, utilizando RANPOI (ley de Poisson).
Generación de la tabla JES.Rates simulando tasas de fallo por proveedor y región, utilizando RANPOI (ley de Poisson).
¡Copiado!
| 1 | DATA JES.Rates; |
| 2 | FORMAT Vendor $15. GEO $4. QTR $2. Rate 8.4 Test 8.0; SEED=12345; |
| 3 | Vendor = "ChiTronix"; GEO = "APAC"; Test = 5000; |
| 4 | DO i=1 TO 4; QTR="Q"||PUT(i, 1.0); Fail=RANPOI(SEED, .05*Test); OUTPUT; END; |
| 5 | Vendor = "Duality"; GEO = "EMEA"; Test = 1000; Fail = 7; |
| 6 | DO i=2 TO 4; QTR="Q"||PUT(i, 1.0); Fail=RANPOI(SEED, .02*Test); OUTPUT; END; |
| 7 | Vendor = "Empirical"; GEO="AMER"; Test = 7000; Fail = 100; |
| 8 | DO i=1 TO 3; QTR="Q"||PUT(i, 1.0); Fail=RANPOI(SEED, .01*Test); OUTPUT; END; |
| 9 | RUN; |
10 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Cálculo final de la tasa de fallo (Rate) en la tabla JES.Rates.
Cálculo final de la tasa de fallo (Rate) en la tabla JES.Rates.
¡Copiado!
| 1 | DATA JES.Rates; SET JES.Rates; FORMAT Rate percent8.2; |
| 2 | IF Test>0 THEN Rate=Fail/Test; |
| 3 | drop SEED i; |
| 4 | RUN; |
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