Analyse et Visualisation de Données Automobiles

Le script débute par la création d'un jeu de données temporaire nommé 'auto' à l'aide d'une instruction DATA et de données intégrées via CARDS. Ce jeu de données contient des informations sur des véhicules telles que la marque, le MPG, la fiabilité (rep78), le poids et l'origine (foreign1). Ensuite, il utilise PROC FREQ pour obtenir la distribution des fréquences de la variable 'mpg'. Après cela, il initialise les options graphiques globales. Deux types de graphiques sont générés : une PROC PLOT simple pour visualiser 'mpg' en fonction de 'weight1', et une PROC GPLOT plus avancée. La PROC GPLOT personnalisée affiche la même relation, mais ajoute une distinction visuelle basée sur la variable 'foreign1' (véhicule étranger ou non), définit des axes spécifiques, et calcule ainsi qu'affiche l'équation de régression (regeqn) pour la ligne ajustée.

Analyse des données

Type : CREATION_INTERNE

Les données sont directement intégrées dans le script via une instruction DATA avec CARDS, créant le jeu de données temporaire 'auto'.

1 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Ce bloc DATA STEP crée un jeu de données SAS temporaire nommé 'auto'. Les données sont lues en ligne à l'aide de l'instruction CARDS et définissent les variables 'make' (caractère), 'mpg', 'rep78', 'weight1' et 'foreign1' (numériques). 'mpg' représente la consommation, 'weight1' le poids et 'foreign1' indique si la voiture est étrangère (1) ou non (0).

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1	DATA auto ;
2	INPUT make $ mpg rep78 weight1 foreign1 ;
3	CARDS;
4	AMC 22 3 2930 0
5	AMC 17 3 3350 0
6	AMC 22 . 2640 0
7	Audi 17 5 2830 1
8	Audi 23 3 2070 1
9	BMW 25 4 2650 1
10	Buick 20 3 3250 0
11	Buick 15 4 4080 0
12	Buick 18 3 3670 0
13	Buick 26 . 2230 0
14	Buick 20 3 3280 0
15	Buick 16 3 3880 0
16	Buick 19 3 3400 0
17	Cad. 14 3 4330 0
18	Cad. 14 2 3900 0
19	Cad. 21 3 4290 0
20	Chev. 29 3 2110 0
21	Chev. 16 4 3690 0
22	Chev. 22 3 3180 0
23	Chev. 22 2 3220 0
24	Chev. 24 2 2750 0
25	Chev. 19 3 3430 0
26	Datsun 23 4 2370 1
27	Datsun 35 5 2020 1
28	Datsun 24 4 2280 1
29	Datsun 21 4 2750 1
30	;
31	RUN;

2 Bloc de code

PROC FREQ

Explication :
Cette procédure génère un tableau de fréquences pour la variable 'mpg' du jeu de données 'auto'. Elle permet d'observer la distribution des différentes valeurs de consommation de carburant.

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1	PROC FREQ DATA = auto;
2	TABLES mpg;
3	RUN;

3 Bloc de code

GOPTIONS

Explication :
Cette instruction réinitialise toutes les options graphiques globales à leurs valeurs par défaut et ajoute une bordure aux graphiques générés. Cela assure une base propre pour les graphiques suivants.

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1	goptions reset=all border;

4 Bloc de code

PROC PLOT

Explication :
Cette procédure génère un diagramme de dispersion simple ('plot') de 'mpg' (axe Y) en fonction de 'weight1' (axe X) à partir du jeu de données 'auto'. Elle donne un premier aperçu visuel de la relation entre ces deux variables.

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1
2	PROC PLOT
3	DATA=auto;
4	plot mpg * weight1 ;
5
6	RUN;
7

5 Bloc de code

PROC GPLOT

Explication :
Cette procédure génère un graphique GPLOT plus élaboré. Le titre 'Study of MPG vs Weight' est défini. L'instruction SYMBOL configure l'affichage des points et la ligne de régression (interpol=rqcli95 pour une régression quadratique avec intervalles de confiance à 95%, points en cercles, couleurs spécifiques). Le graphique représente 'mpg' en fonction de 'weight1', avec les points colorés différemment selon la variable 'foreign1'. Les axes X et Y sont personnalisés avec des plages et des incréments spécifiques, et l'option 'regeqn' affiche l'équation de régression sur le graphique.

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1	PROC GPLOT DATA=auto;
2	title "Study of MPG vs Weight";
3
4	symbol interpol= rqcli95
5	value=circle
6	cv= crimson
7	ci = black
8	co = bib
9	width= 2
10	;
11
12	plot mpg*weight1 = foreign1 / haxis=2000 to 4500 BY 500
13	vaxis=12 to 35 BY 2
14	regeqn;
15
16	RUN;

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Informations de Copyright : Author - Anupama Rajaram Program Description - This program creates a simple gplot of 2 variables, draws the plot line and calculates regression equation. y-axis = mpg. x-axis = weight1.

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