Contexte Métier
Une usine suit le nombre de pannes mensuelles sur un parc de machines spécifiques (Données de Panel : même machine suivie dans le temps). Certaines données capteurs sont manquantes à cause de défaillances de transmission. Le test vise à vérifier la gestion des données de panel (Fixed Effects) et la robustesse face aux valeurs manquantes (Missing Values).
Préparation des Données
Création d'un panel de 50 machines suivies sur 24 mois. Introduction de valeurs manquantes (.) aléatoires dans la variable explicative 'temperature'.
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| 2 | DATA mycas.maintenance_panel; |
| 3 | call streaminit(777); |
| 4 | DO machine_id = 1 to 50; |
| 5 | DO mois = 1 to 24; |
| 6 | temperature = rand('Normal', 60, 5); |
| 7 | IF rand('Uniform') < 0.1 THEN temperature = .; |
| 8 | pannes = rand('Poisson', 1 + 0.05 * (temperature - 60)); |
| 9 | OUTPUT; |
| 10 | END; |
| 11 | END; |
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| 13 | RUN; |
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Étapes de réalisation
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Tentative de modélisation en Panel (Effets Fixes) avec gestion implicite des manquants.
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| 2 | PROC CAS; |
| 3 | countreg.countregFitModel / TABLE={name='maintenance_panel'}, model={depVars={{name='pannes'}}, effects={{vars={'temperature'}}}}, groupid='machine_id', modelOptions={modelType='POISSON'}, errorcomp={type='FIXED'}; |
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| 5 | RUN; |
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Résultat Attendu
L'action ne doit pas planter. Elle doit identifier la structure de panel via 'groupid'. Les observations contenant des valeurs manquantes pour 'temperature' doivent être ignorées silencieusement ou signalées dans le log, mais le modèle doit être calculé sur les données complètes restantes.