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Lorsqu'il est défini sur True, le paramètre `powerAdj` ajuste le nombre de groupes pour s'assurer que le test de Hosmer et Lemeshow conserve une puissance statistique adéquate....
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Les tables d'entrée requises sont `restore`, qui contient le modèle de régression restauré à partir d'un BLOB (binary large object), et `table`, qui est la table de données d'entrée sur laquelle le test sera effectué....
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Oui, le paramètre `dfReduce` permet de spécifier la réduction des degrés de liberté pour le test de Hosmer et Lemeshow. La valeur par défaut est 2....
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L'action logisticOddsRatio crée une table qui compare des sous-populations en utilisant des odds ratios....
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Utilisez le paramètre 'alpha', qui est un double compris entre 0 et 1. La valeur par défaut est 0.05....
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Le paramètre 'at' modifie les valeurs ou niveaux fixes par défaut pour les covariables qui interagissent avec la variable de l'odds ratio. Il peut spécifier un niveau ('level'), une valeur ('value') pour une variable ('var') donnée....
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Le paramètre 'diff' spécifie quelles paires de niveaux de réponse comparer. Il peut être défini sur 'ALL' pour comparer tous les niveaux ou 'REF' pour comparer au niveau de référence. La valeur par défaut est 'REF'....
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Utilisez le paramètre 'restore', qui spécifie la table CAS (objet binaire volumineux ou BLOB) contenant le modèle à restaurer....
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Utilisez le paramètre 'vars' (ou ses alias 'oddsratios', 'oddsratio') pour fournir une liste de variables. Vous pouvez également spécifier des unités de changement pour les variables continues avec le sous-paramètre 'unit'....
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L'action logisticScore crée une table sur le serveur qui contient les résultats du scoring d'observations en utilisant un modèle ajusté....
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Le paramètre `restore` est obligatoire et permet de restaurer des modèles de régression à partir d'un objet binaire volumineux (BLOB), qui est essentiellement la table contenant le modèle entraîné....
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Vous utilisez le paramètre `table`, qui est obligatoire, pour spécifier la table de données d'entrée sur laquelle le scoring doit être appliqué....
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Oui, le paramètre `casOut` est obligatoire. Il spécifie les détails de la table de sortie CAS où les résultats du scoring seront stockés....
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Utilisez le paramètre `copyVars`. Vous pouvez spécifier une liste de variables, `"ALL"` pour toutes les variables, ou `"ALL_NUMERIC"` pour toutes les variables numériques....
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Pour obtenir les probabilités prédites en tant que variables distinctes, définissez le paramètre `predprobs` sur TRUE. Les noms des nouvelles colonnes seront basés sur le préfixe fourni par le paramètre `pred`....
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En le définissant sur TRUE, vous spécifiez que les données à scorer sont les mêmes que celles utilisées pour entraîner le modèle. Cela permet le calcul de statistiques d'influence et de diagnostics supplémentaires....
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L'action `logisticType3` calcule les tests de Type 3, également appelés tests conjoints, pour évaluer l'hypothèse selon laquelle tous les paramètres associés à un effet particulier dans le modèle sont simultanément nuls....
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Le paramètre `restore` est obligatoire. Il doit pointer vers une table de stockage d'éléments (item store) créée lors d'un appel précédent à l'action `logistic`. Cette table contient les informations du modèle de régression logistique ajusté nécessaire pour effectuer les calculs....
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Elle est utilisée après avoir ajusté un modèle de régression logistique avec l'action `logistic` et sauvegardé ce modèle dans une table `restore`. L'action `logisticType3` permet ensuite d'effectuer des analyses post-ajustement, comme les tests d'effets de Type 3, sans avoir à ré-ajuster le...
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L'action peut générer diverses tables de résultats, notamment la table `Type3` qui contient les résultats des tests de Type 3. Les tables à afficher ou à sauvegarder peuvent être spécifiées via les paramètres `display` et `outputTables`....
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L'action longToWide a pour but de remodeler une table contenant des enregistrements au format long (thin records) en une table contenant des enregistrements au format large (wide records)....
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Les paramètres clés incluent 'table' pour spécifier la table d'entrée, 'casOut' pour définir la table de sortie, 'id' pour les variables d'identification à copier, et 'inputs' pour désigner les variables à transposer. D'autres paramètres comme 'groupBy', 'sum', 'mean', 'min', 'max' permette...
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L'action longToWide permet de calculer diverses statistiques agrégées en utilisant des paramètres spécifiques. Vous pouvez utiliser 'sum' pour la somme, 'mean' pour la moyenne, 'min' et 'max' pour les valeurs minimales et maximales, 'nMiss' pour le nombre de valeurs manquantes, et 'range' pour l...
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Le paramètre 'orderByTable' spécifie une table de tri pré-calculée, généralement obtenue via les actions 'groupBy' ou 'groupByInfo'. Cette table est utilisée pour définir l'ordre des variables dans la table large de sortie. Il est crucial que la liste des variables d'entrée ('inputs') utili...
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L'action lpca réduit la dimensionnalité des variables nominales en utilisant une analyse en composantes principales logistique....
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Le paramètre 'dimensions' spécifie le nombre de variables réduites souhaitées en sortie....
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Le paramètre 'epsilon' spécifie la tolérance à utiliser pour déterminer la convergence de l'algorithme itératif....
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Vous pouvez utiliser le paramètre 'saveState' pour spécifier une table de données de sortie où le modèle de réduction de dimensionnalité sera sauvegardé pour une utilisation ultérieure....
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La valeur par défaut pour le nombre maximum d'itérations ('maxIter') est de 100....
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L'action maChart a pour but de produire des cartes de contrôle de moyenne mobile à pondération uniforme, utilisées dans l'analyse statistique des processus....
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Le paramètre `span` spécifie le nombre de sous-groupes à utiliser pour calculer la moyenne mobile. La valeur minimale pour ce paramètre est 1....
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L'action maChart utilise le paramètre `sMethod` pour déterminer la méthode d'estimation de l'écart-type. Les options sont : 'RMSDF' pour une estimation de la moyenne quadratique pondérée, 'SMVLUE' pour une estimation linéaire sans biais à variance minimale, et 'SNOWEIGHT' pour une estimation...
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Lorsqu'il est activé (défini sur Vrai), le paramètre `asymptotic` demande à l'action de produire des limites de contrôle asymptotiques au lieu des limites standard....
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Oui, en définissant le paramètre `allN` sur Vrai, l'action inclura tous les sous-groupes dans l'analyse, indépendamment du fait que leur taille d'échantillon corresponde à la taille nominale spécifiée....
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L'action 'marketattribution' a pour but de réaliser des analyses de marché en utilisant des modèles d'attribution marketing....
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Les paramètres obligatoires sont : 'channel' pour spécifier la variable de canal, 'section' pour identifier la section de chaque observation, 'table' pour la table de données d'entrée, et 'time' pour l'ordre séquentiel ou temporel....
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Le paramètre 'halflife' spécifie le paramètre de demi-vie pour le modèle de décroissance temporelle ('time-decay model'). Sa valeur par défaut est 1 et elle doit être supérieure à 0....
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L'action peut générer plusieurs tables de sortie : 'outcontribution' pour les résultats de contribution, 'outremoval' pour les résultats des effets de suppression, et 'outtpm' pour la matrice des probabilités de transition....
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Pour identifier l'ordre temporel ou séquentiel de chaque observation, il faut utiliser le paramètre obligatoire 'time' en lui assignant le nom de la variable correspondante....
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L'action `match` fait partie du jeu d'actions `Entity Resolution`. Sa fonction principale est le rapprochement de données (Data Management Matching). Elle est utilisée pour identifier et regrouper les enregistrements qui se réfèrent à la même entité au sein d'une table de données, en créant...
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Pour utiliser l'action `match`, les trois paramètres suivants sont obligatoires : `inTable`, qui spécifie la table de données d'entrée à traiter ; `clusterId`, qui définit le nom de la colonne de sortie pour les identifiants de cluster ; et `matchRules`, qui contient les règles de rapprocheme...
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Le paramètre `clusterId` spécifie le nom de la colonne dans la table de sortie qui contiendra les identifiants de cluster. Par défaut, le nom de cette colonne est "cID". Le type de cette colonne peut être défini avec `clusterIdType` (par défaut `DOUBLE`)....
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Le paramètre `matchRules` spécifie une ou plusieurs listes de colonnes. Pour que deux enregistrements soient regroupés dans le même cluster, ils doivent avoir des valeurs identiques pour toutes les colonnes spécifiées dans au moins une de ces listes (règles)....
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Le comportement est contrôlé par deux paramètres. Premièrement, `nullValuesMatch` (défini à `FALSE` par défaut) indique si les valeurs NULL doivent être considérées comme des correspondances. Deuxièmement, `emptyStringIsNull` (défini à `TRUE` par défaut) détermine si les chaînes de c...
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Le paramètre `algorithm` permet de choisir l'algorithme de traitement. Les options sont `SINGLE` pour un traitement sur un seul thread, `DISTRIBUTED` pour un traitement distribué, et `AUTO` (valeur par défaut), qui laisse le système choisir l'option la plus appropriée....
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L'action `matchImages` permet de comparer une image de requête (query image) à un ensemble d'images contenues dans une table CAS. Son objectif principal est de trouver et d'identifier des correspondances entre cette image de requête et les images de la table de données....
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L'action `matchImages` propose deux méthodes de correspondance principales, spécifiables via le paramètre `methodOptions`. La première est `DESCRIPTORMATCH`, qui utilise des descripteurs de points clés (comme BRISK ou ORB) pour trouver des similarités. La seconde est `TEMPLATEMATCH`, qui reche...
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Pour spécifier l'image à rechercher, vous devez utiliser le paramètre `queryImage`. Ce paramètre requiert le chemin (`path`) de l'image, qui doit être relatif à une bibliothèque CAS (`caslib`) de type chemin d'accès....
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Le paramètre `threshold` définit une valeur seuil utilisée pour filtrer les résultats et éliminer les correspondances ayant un faible score de confiance. Seules les correspondances avec un score supérieur ou égal à ce seuil seront conservées....
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Oui, en activant le paramètre booléen `highlight` (en le définissant sur `True`). Lorsque cette option est utilisée, l'action `matchImages` dessine des rectangles sur les images de la table de sortie pour encadrer et mettre en évidence les zones où des correspondances ont été trouvées....
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