Le code définit d'abord un jeu de données `HalfFraction` représentant une demi-fraction d'un plan factoriel 2^4. La `PROC GLM` est utilisée pour modéliser la variable de réponse `rate` en fonction des facteurs `power`, `flow`, `pressure`, et `gap`. Ensuite, pour étudier la structure d'aliasing, les facteurs sont recodés en valeurs -1/1 dans un nouveau jeu de données `Coded`. La `PROC GLM` est à nouveau exécutée sur ces données codées avec l'option `aliasing` pour afficher les relations de confusion entre les effets. Par la suite, les données de l'autre moitié de l'expérience sont définies dans `OtherHalf`. Les deux moitiés sont combinées pour créer le jeu de données complet `FullRep`. Finalement, la `PROC GLM` est exécutée sur ce jeu de données complet pour effectuer une analyse de variance complète, sans la confusion présente dans le plan fractionnaire.
Analyse des données
Type : CREATION_INTERNE
Les données sont créées directement dans le script via des étapes DATA avec des cartes de données (datalines). Les jeux de données `HalfFraction` et `OtherHalf` sont créés de cette manière, puis combinés pour former `FullRep`.
1 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication : Ce bloc crée le jeu de données `HalfFraction` en lisant les données directement via l'instruction `datalines`. Il représente la première moitié d'une expérience factorielle.
Explication : Ce bloc exécute une analyse de modèle linéaire général sur les données `HalfFraction`. Il déclare les variables de classe et spécifie un modèle factoriel complet (interaction d'ordre 4) pour la variable de réponse `rate`.
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proc glm data=HalfFraction;
class power flow pressure gap;
model rate=power|flow|pressure|gap;
run;
1
PROC GLMDATA=HalfFraction;
2
class power flow pressure gap;
3
model rate=power|flow|pressure|gap;
4
RUN;
3 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication : Ce bloc crée le jeu de données `Coded` à partir de `HalfFraction`. Il transforme les valeurs des facteurs en un codage -1/+1, ce qui est standard pour analyser la structure d'aliasing dans les plans factoriels.
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data Coded; set HalfFraction;
power = -1*(power =0.80) + 1*(power =1.20);
flow = -1*(flow =4.50) + 1*(flow =550 );
pressure = -1*(pressure=125 ) + 1*(pressure=200 );
gap = -1*(gap =275 ) + 1*(gap =325 );
run;
Explication : Ce bloc ré-exécute l'analyse sur les données codées. L'option `solution` demande l'affichage des estimations des paramètres et l'option `aliasing` est utilisée pour examiner la structure de confusion (aliasing) du plan d'expérience.
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proc glm data=Coded;
model rate=power|flow|pressure|gap / solution aliasing;
run;
1
2
PROC GLM
3
DATA=Coded;
4
model rate=power|flow|pressure|gap / solution aliasing;
5
RUN;
6
5 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication : Ce bloc crée le jeu de données `OtherHalf` avec les données de la seconde moitié de l'expérience factorielle, en utilisant également des `datalines`.
Explication : Ce bloc combine les jeux de données `HalfFraction` et `OtherHalf` pour créer un jeu de données complet `FullRep` qui représente l'expérience factorielle entière.
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data FullRep;
set HalfFraction OtherHalf;
run;
1
DATA FullRep;
2
SET HalfFraction OtherHalf;
3
RUN;
7 Bloc de code
PROC GLM
Explication : Ce bloc effectue l'analyse de variance finale sur le plan d'expérience complet (`FullRep`), permettant une estimation non biaisée des effets principaux et des interactions.
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proc glm data=FullRep;
class power flow pressure gap;
model rate=power|flow|pressure|gap;
run;
1
PROC GLMDATA=FullRep;
2
class power flow pressure gap;
3
model rate=power|flow|pressure|gap;
4
RUN;
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