Le script modélise les données d'une expérience d'irrigation par aspersion (Line-Source Sprinkler Irrigation) publiées par Hanks et al. (1980). Un premier DATA STEP crée le jeu de données 'line' qui contient les rendements (Y) pour trois cultures (Cult), deux blocs (Block), deux directions (Dir) et six niveaux d'irrigation (Irrig). Ensuite, la procédure PROC MIXED est utilisée pour ajuster un modèle linéaire mixte complexe. Le modèle spécifie les effets fixes (Culture, Direction, Irrigation et leurs interactions) et les effets aléatoires (Block et ses interactions avec la direction et l'irrigation). Une structure de covariance de type Toeplitz est définie pour les mesures répétées. Enfin, des estimations spécifiques sont calculées pour comparer les cultures et évaluer les tendances liées à l'irrigation.
Analyse des données
Type : CREATION_INTERNE
Les données sont créées directement dans le script via une étape DATA et une instruction 'datalines'. Le jeu de données 'line' est généré en mémoire et ne dépend d'aucune source de données externe.
1 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication :
Ce DATA STEP lit les données intégrées via 'datalines'. Pour chaque ligne, il lit un identifiant de bloc et un nom de culture. Une boucle 'do' génère ensuite 12 observations (sous-parcelles), calculant le niveau d'irrigation (Irrig) et la direction (Dir) en fonction de l'indice de boucle. La variable de rendement (Y) est lue pour chaque sous-parcelle, et une observation est ajoutée à la table 'line'.
Ce DATA STEP lit les données intégrées via 'datalines'. Pour chaque ligne, il lit un identifiant de bloc et un nom de culture. Une boucle 'do' génère ensuite 12 observations (sous-parcelles), calculant le niveau d'irrigation (Irrig) et la direction (Dir) en fonction de l'indice de boucle. La variable de rendement (Y) est lue pour chaque sous-parcelle, et une observation est ajoutée à la table 'line'.
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| 1 | DATA line; |
| 2 | LENGTH Cult$ 8; |
| 3 | INPUT Block Cult$ @; |
| 4 | row = _n_; |
| 5 | DO Sbplt=1 to 12; |
| 6 | IF Sbplt le 6 THEN DO; |
| 7 | Irrig = Sbplt; |
| 8 | Dir = 'North'; |
| 9 | END; ELSE DO; |
| 10 | Irrig = 13 - Sbplt; |
| 11 | Dir = 'South'; |
| 12 | END; |
| 13 | INPUT Y @; OUTPUT; |
| 14 | END; |
| 15 | DATALINES; |
| 16 | 1 Luke 2.4 2.7 5.6 7.5 7.9 7.1 6.1 7.3 7.4 6.7 3.8 1.8 |
| 17 | 1 Nugaines 2.2 2.2 4.3 6.3 7.9 7.1 6.2 5.3 5.3 5.2 5.4 2.9 |
| 18 | 1 Bridger 2.9 3.2 5.1 6.9 6.1 7.5 5.6 6.5 6.6 5.3 4.1 3.1 |
| 19 | 2 Nugaines 2.4 2.2 4.0 5.8 6.1 6.2 7.0 6.4 6.7 6.4 3.7 2.2 |
| 20 | 2 Bridger 2.6 3.1 5.7 6.4 7.7 6.8 6.3 6.2 6.6 6.5 4.2 2.7 |
| 21 | 2 Luke 2.2 2.7 4.3 6.9 6.8 8.0 6.5 7.3 5.9 6.6 3.0 2.0 |
| 22 | 3 Nugaines 1.8 1.9 3.7 4.9 5.4 5.1 5.7 5.0 5.6 5.1 4.2 2.2 |
| 23 | 3 Luke 2.1 2.3 3.7 5.8 6.3 6.3 6.5 5.7 5.8 4.5 2.7 2.3 |
| 24 | 3 Bridger 2.7 2.8 4.0 5.0 5.2 5.2 5.9 6.1 6.0 4.3 3.1 3.1 |
| 25 | ; |
| 26 | RUN; |
2 Bloc de code
PROC MIXED
Explication :
Ce bloc applique la procédure MIXED pour analyser les données. 'class' déclare les variables catégorielles. 'model' définit le modèle des effets fixes, incluant toutes les interactions entre Culture, Direction et Irrigation. 'random' spécifie les effets aléatoires. 'repeated' modélise la corrélation des résidus avec une structure de type Toeplitz pour les mesures répétées. 'lsmeans' calcule les moyennes des moindres carrés et 'estimate' permet de tester des hypothèses personnalisées sur les effets du modèle.
Ce bloc applique la procédure MIXED pour analyser les données. 'class' déclare les variables catégorielles. 'model' définit le modèle des effets fixes, incluant toutes les interactions entre Culture, Direction et Irrigation. 'random' spécifie les effets aléatoires. 'repeated' modélise la corrélation des résidus avec une structure de type Toeplitz pour les mesures répétées. 'lsmeans' calcule les moyennes des moindres carrés et 'estimate' permet de tester des hypothèses personnalisées sur les effets du modèle.
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| 1 | PROC MIXED; |
| 2 | class Block Cult Dir Irrig; |
| 3 | model Y = Cult|Dir|Irrig; |
| 4 | random Block Block*Dir Block*Irrig; |
| 5 | repeated / type=toep(4) sub=Block*Cult r; |
| 6 | lsmeans Cult|Irrig; |
| 7 | estimate 'Bridger vs Luke' Cult 1 -1 0; |
| 8 | estimate 'Linear Irrig' Irrig -5 -3 -1 1 3 5; |
| 9 | estimate 'B vs L x Linear Irrig' Cult*Irrig |
| 10 | -5 -3 -1 1 3 5 5 3 1 -1 -3 -5; |
| 11 | RUN; |
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