Le script commence par créer un jeu de données 'Fitness1' contenant des mesures de condition physique (consommation d'oxygène, temps de course, pouls). Certaines de ces mesures sont manquantes. Ensuite, la procédure MI est utilisée pour imputer ces valeurs manquantes en générant 40 jeux de données complets. L'imputation est basée sur une méthode de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC), avec une graine spécifiée pour garantir la reproductibilité.
Analyse des données
Type : CREATION_INTERNE
Les données sont créées directement dans le script via une étape DATA et l'instruction DATALINES. Aucune source de données externe n'est nécessaire.
1 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication : Ce bloc crée la table 'Fitness1' à partir de données intégrées dans le code (datalines). L'instruction 'input' lit les variables Oxygen, RunTime, et RunPulse. Le spécificateur '@@' permet de lire plusieurs observations à partir de la même ligne de données.
Explication : Ce bloc utilise la procédure d'imputation multiple (MI) sur la table 'Fitness1'. Il est configuré pour générer 40 jeux de données imputés ('nimpute=40') en utilisant une méthode MCMC. L'option 'seed' assure la reproductibilité. Les variables à imputer sont spécifiées dans l'instruction 'var'.
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proc mi data=Fitness1 seed=21355417 nimpute=40 mu0=50 10 180;
mcmc chain=multiple displayinit initial=em(itprint);
var Oxygen RunTime RunPulse;
run;
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Informations de Copyright : SAS SAMPLE LIBRARY. NAME: MIEX9. TITLE: Documentation Example 9 for PROC MI. PRODUCT: STAT. REF: PROC MI, EXAMPLE 9
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