Le script commence par créer un jeu de données nommé `Fitness1` contenant des mesures de condition physique (Oxygène, Temps de course, Pouls). Certaines de ces mesures sont volontairement manquantes pour simuler un schéma de données incomplet. Ensuite, la procédure `PROC MI` est appelée avec l'option `nimpute=0` pour ne pas effectuer d'imputation, mais pour utiliser l'algorithme EM afin d'estimer la moyenne, l'écart-type et la matrice de corrélation des variables. Les résultats de cette estimation sont stockés dans la table `outem`, qui est finalement affichée avec `PROC PRINT`.
Analyse des données
Type : CREATION_INTERNE
Les données sont créées directement dans le script via une étape DATA avec une instruction `datalines`. Le jeu de données `Fitness1` est donc entièrement autonome.
1 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication :
Ce bloc DATA STEP crée la table `Fitness1` en lisant les données fournies via `datalines`. Il définit trois variables numériques : `Oxygen`, `RunTime` et `RunPulse`. Le double arobase `@@` à la fin de l'instruction `input` permet de lire plusieurs observations à partir de la même ligne de données.
Ce bloc DATA STEP crée la table `Fitness1` en lisant les données fournies via `datalines`. Il définit trois variables numériques : `Oxygen`, `RunTime` et `RunPulse`. Le double arobase `@@` à la fin de l'instruction `input` permet de lire plusieurs observations à partir de la même ligne de données.
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| 1 | DATA Fitness1; |
| 2 | INPUT Oxygen RunTime RunPulse @@; |
| 3 | DATALINES; |
| 4 | 44.609 11.37 178 45.313 10.07 185 |
| 5 | 54.297 8.65 156 59.571 . . |
| 6 | 49.874 9.22 . 44.811 11.63 176 |
| 7 | . 11.95 176 . 10.85 . |
| 8 | 39.442 13.08 174 60.055 8.63 170 |
| 9 | 50.541 . . 37.388 14.03 186 |
| 10 | 44.754 11.12 176 47.273 . . |
| 11 | 51.855 10.33 166 49.156 8.95 180 |
| 12 | 40.836 10.95 168 46.672 10.00 . |
| 13 | 46.774 10.25 . 50.388 10.08 168 |
| 14 | 39.407 12.63 174 46.080 11.17 156 |
| 15 | 45.441 9.63 164 . 8.92 . |
| 16 | 45.118 11.08 . 39.203 12.88 168 |
| 17 | 45.790 10.47 186 50.545 9.93 148 |
| 18 | 48.673 9.40 186 47.920 11.50 170 |
| 19 | 47.467 10.50 170 |
| 20 | ; |
2 Bloc de code
PROC MI Data
Explication :
La procédure statistique `PROC MI` analyse les données manquantes dans `Fitness1`. L'option `nimpute=0` spécifie de ne pas créer de jeux de données imputés. L'instruction `em` demande le calcul des estimations basées sur l'algorithme Espérance-Maximisation (EM), qui sont sauvegardées dans une nouvelle table nommée `outem`. L'option `seed` assure la reproductibilité et `simple` demande des statistiques descriptives de base.
La procédure statistique `PROC MI` analyse les données manquantes dans `Fitness1`. L'option `nimpute=0` spécifie de ne pas créer de jeux de données imputés. L'instruction `em` demande le calcul des estimations basées sur l'algorithme Espérance-Maximisation (EM), qui sont sauvegardées dans une nouvelle table nommée `outem`. L'option `seed` assure la reproductibilité et `simple` demande des statistiques descriptives de base.
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| 1 | PROC MI DATA=Fitness1 seed=1518971 SIMPLE nimpute=0; |
| 2 | em itprint outem=outem; |
| 3 | var Oxygen RunTime RunPulse; |
| 4 | RUN; |
3 Bloc de code
PROC PRINT
Explication :
Ce bloc affiche le contenu de la table `outem`, qui contient les estimations (moyennes, covariances) calculées par la procédure `PROC MI`.
Ce bloc affiche le contenu de la table `outem`, qui contient les estimations (moyennes, covariances) calculées par la procédure `PROC MI`.
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| 1 | |
| 2 | PROC PRINT |
| 3 | DATA=outem; |
| 4 | title 'EM Estimates'; |
| 5 | RUN; |
| 6 |
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