Ce script analyse l'effet de quatre additifs sur le goût du fromage. Il génère d'abord un jeu de données via un Data Step (données de McCullagh et Nelder, 1989), puis utilise la procédure HPLOGISTIC pour ajuster un modèle logistique ordinal où la variable de réponse est la note de goût (1 à 9) et le prédicteur est l'additif.
Analyse des données
Type : CREATION_INTERNE
Les données sont créées dynamiquement dans le script à l'aide de l'instruction DATALINES et de boucles itératives.
1 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication :
Création du jeu de données 'Cheese' contenant les fréquences des notes de goût pour chaque additif. Utilisation de la syntaxe '@@' pour lire plusieurs observations par ligne de données.
Création du jeu de données 'Cheese' contenant les fréquences des notes de goût pour chaque additif. Utilisation de la syntaxe '@@' pour lire plusieurs observations par ligne de données.
Copié !
| 1 | title 'Example 3: Ordinal Logistic Regression'; |
| 2 | |
| 3 | DATA Cheese; |
| 4 | DO Additive = 1 to 4; |
| 5 | DO y = 1 to 9; |
| 6 | INPUT freq @@; |
| 7 | OUTPUT; |
| 8 | END; |
| 9 | END; |
| 10 | label y='Taste Rating'; |
| 11 | DATALINES; |
| 12 | 0 0 1 7 8 8 19 8 1 |
| 13 | 6 9 12 11 7 6 1 0 0 |
| 14 | 1 1 6 8 23 7 5 1 0 |
| 15 | 0 0 0 1 3 7 14 16 11 |
| 16 | ; |
2 Bloc de code
PROC HPLOGISTIC
Explication :
Exécution de la procédure de régression logistique haute performance. Le modèle utilise 'freq' comme variable de pondération et 'Additive' comme variable explicative catégorielle (référence='4').
Exécution de la procédure de régression logistique haute performance. Le modèle utilise 'freq' comme variable de pondération et 'Additive' comme variable explicative catégorielle (référence='4').
Copié !
| 1 | PROC HPLOGISTIC DATA=Cheese; |
| 2 | freq freq; |
| 3 | class Additive(ref='4') / param=ref ; |
| 4 | model y=Additive; |
| 5 | title 'Multiple Response Cheese Tasting Experiment'; |
| 6 | RUN; |
Ce matériel est fourni "tel quel" par We Are Cas. Il n'y a aucune garantie, expresse ou implicite, quant à la qualité marchande ou à l'adéquation à un usage particulier concernant le matériel ou le code contenu dans les présentes. We Are Cas n'est pas responsable des erreurs dans ce matériel tel qu'il existe maintenant ou existera, et We Are Cas ne fournit pas de support technique pour celui-ci.
Informations de Copyright : SAS SAMPLE LIBRARY
Le Conseil de l'Expert
Simon
Expert SAS et fondateur.
« La procédure PROC HPLOGISTIC est l'outil de prédilection pour analyser des variables de réponse qualitatives ordonnées, comme les échelles de notation (de 1 à 9 dans cet exemple). Contrairement à une régression logistique classique, le modèle ordinal (souvent basé sur les logits cumulatifs) prend en compte la hiérarchie intrinsèque des catégories de goût. L'utilisation de l'instruction CLASS avec l'option ref='4' est ici stratégique : elle permet de comparer l'efficacité de chaque additif par rapport à un témoin ou une référence spécifique. Cette approche haute performance est particulièrement robuste pour traiter de grands volumes de données tout en fournissant des rapports de cotes (Odds Ratios) précis pour évaluer comment un changement d'additif influence la probabilité d'obtenir une meilleure note de dégustation. »