Le script crée d'abord un jeu de données nommé 'Fitness1' contenant des mesures de condition physique (consommation d'oxygène, temps de course, pouls au repos) avec des valeurs manquantes introduites arbitrairement. Ensuite, la procédure `PROC MI` est utilisée avec une méthode MCMC (Markov Chain Monte Carlo) pour générer des imputations multiples pour ces données manquantes. Le résultat est stocké dans un nouveau jeu de données 'outmi'. Finalement, les 10 premières observations du jeu de données imputé sont affichées pour vérification.
Analyse des données
Type : CREATION_INTERNE
Les données sont créées directement dans le script via une étape DATA avec l'instruction `datalines`. Le jeu de données 'Fitness1' contient des mesures de condition physique.
1 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication :
Ce bloc de code crée la table 'Fitness1'. Il lit des données directement intégrées dans le programme grâce à l'instruction 'datalines'. Le spécificateur de formatage '@@' est utilisé dans l'instruction INPUT pour indiquer à SAS que plusieurs observations peuvent se trouver sur la même ligne de données.
Ce bloc de code crée la table 'Fitness1'. Il lit des données directement intégrées dans le programme grâce à l'instruction 'datalines'. Le spécificateur de formatage '@@' est utilisé dans l'instruction INPUT pour indiquer à SAS que plusieurs observations peuvent se trouver sur 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 | ; |
| 21 |
2 Bloc de code
PROC MI Data
Explication :
Cette procédure réalise une imputation multiple sur le jeu de données 'Fitness1'. L'option 'seed' initialise le générateur de nombres aléatoires pour la reproductibilité. L'option 'mu0' spécifie les moyennes initiales pour l'algorithme d'imputation. L'instruction 'mcmc' invoque la méthode de Monte Carlo par chaînes de Markov. Les variables 'Oxygen', 'RunTime' et 'RunPulse' sont spécifiées pour l'imputation. Le résultat est sauvegardé dans la table 'outmi'.
Cette procédure réalise une imputation multiple sur le jeu de données 'Fitness1'. L'option 'seed' initialise le générateur de nombres aléatoires pour la reproductibilité. L'option 'mu0' spécifie les moyennes initiales pour l'algorithme d'imputation. L'instruction 'mcmc' invoque la méthode de Monte Carlo par chaînes de Markov. Les variables 'Oxygen', 'RunTime' et 'RunPulse' sont spécifiées pour l'imputation. Le résultat est sauvegardé dans la table 'outmi'.
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| 1 | PROC MI DATA=Fitness1 seed=501213 mu0=50 10 180 out=outmi; |
| 2 | mcmc; |
| 3 | var Oxygen RunTime RunPulse; |
| 4 | RUN; |
3 Bloc de code
PROC PRINT
Explication :
Ce bloc affiche les 10 premières lignes (option obs=10) du jeu de données 'outmi', qui contient les valeurs imputées par PROC MI. Un titre est ajouté pour clarifier la sortie.
Ce bloc affiche les 10 premières lignes (option obs=10) du jeu de données 'outmi', qui contient les valeurs imputées par PROC MI. Un titre est ajouté pour clarifier la sortie.
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| 1 | |
| 2 | PROC PRINT |
| 3 | DATA=outmi (obs=10); |
| 4 | title 'First 10 Observations of the Imputed |
| 5 | Data Set'; |
| 6 | RUN; |
| 7 |
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