Le script effectue une analyse de régression linéaire simple en utilisant une approche bayésienne via PROC MCMC. Il définit des distributions a priori pour les coefficients de régression (beta0, beta1) et la variance de l'erreur (sigma2), puis modélise la variable 'weight' en fonction de 'height'. L'échantillonnage de la chaîne de Markov Monte Carlo est configuré avec 10000 itérations et un pas de sélection de 2. Les résultats de la chaîne MCMC sont sauvegardés dans un ensemble de données appelé 'classout'. La production graphique est activée pendant l'exécution de la procédure.
Analyse des données
Type : SASHELP
Les données source proviennent de l'ensemble de données intégré 'SASHELP.CLASS', qui est un jeu de données SAS standard disponible dans l'environnement SAS.
1 Bloc de code
ODS
Explication : Active le système de destination de sortie (ODS) pour la production de graphiques, permettant à PROC MCMC de générer des visualisations des résultats de l'analyse.
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2 Bloc de code
PROC MCMC
Explication : Ce bloc exécute la procédure PROC MCMC pour une analyse de régression bayésienne. Il utilise 'sashelp.class' comme données d'entrée et crée un ensemble de données de sortie 'classout' contenant les échantillons MCMC. Les paramètres 'beta0', 'beta1' et 'sigma2' sont déclarés avec des valeurs initiales. Des distributions a priori (normale pour les betas, inverse gamma pour sigma2) sont spécifiées. La moyenne linéaire 'mu' est définie comme une fonction de 'height', et le modèle spécifie que 'weight' suit une distribution normale avec cette moyenne et la variance 'sigma2'. Les options 'nmc', 'thin' et 'seed' contrôlent l'échantillonnage MCMC.
Explication : Désactive la production graphique via le système de destination de sortie (ODS), mettant fin à la génération de graphiques après l'exécution de PROC MCMC.
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