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Statistique CREATION_INTERNE

Exemple 11 pour la PROC GLM : Analyse d'un plan de criblage

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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.
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1DATA HalfFraction;
2 INPUT power flow pressure gap rate;
3 DATALINES;
40.8 4.5 125 275 550
50.8 4.5 200 325 650
60.8 550.0 125 325 642
70.8 550.0 200 275 601
81.2 4.5 125 325 749
91.2 4.5 200 275 1052
101.2 550.0 125 275 1075
111.2 550.0 200 325 729
12;
13RUN;
2 Bloc de code
PROC GLM
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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1PROC GLM DATA=HalfFraction;
2 class power flow pressure gap;
3 model rate=power|flow|pressure|gap;
4RUN;
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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1DATA Coded; SET HalfFraction;
2 power = -1*(power =0.80) + 1*(power =1.20);
3 flow = -1*(flow =4.50) + 1*(flow =550 );
4 pressure = -1*(pressure=125 ) + 1*(pressure=200 );
5 gap = -1*(gap =275 ) + 1*(gap =325 );
6RUN;
4 Bloc de code
PROC GLM
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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1 
2PROC GLM
3DATA=Coded;
4model rate=power|flow|pressure|gap / solution aliasing;
5RUN;
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`.
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1DATA OtherHalf;
2 INPUT power flow pressure gap rate;
3 DATALINES;
40.8 4.5 125 325 669
50.8 4.5 200 275 604
60.8 550.0 125 275 633
70.8 550.0 200 325 635
81.2 4.5 125 275 1037
91.2 4.5 200 325 868
101.2 550.0 125 325 860
111.2 550.0 200 275 1063
12;
13RUN;
6 Bloc de code
DATA STEP Data
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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1DATA FullRep;
2 SET HalfFraction OtherHalf;
3RUN;
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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1PROC GLM DATA=FullRep;
2 class power flow pressure gap;
3 model rate=power|flow|pressure|gap;
4RUN;
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