Fiabilité des modèles d'automobiles

Le script commence par créer un jeu de données nommé 'auto' contenant des variables pour le fabricant ('Make'), le modèle ('Model') et un score de fiabilité ('Score'), avec les données fournies directement dans le script via des lignes de données (datalines). Ensuite, il trie ce jeu de données par 'Make' et 'Model'. Enfin, la procédure NESTED est exécutée pour effectuer une analyse de variance à effets aléatoires sur le 'Score', en utilisant 'Make' et 'Model' comme facteurs emboîtés, permettant d'estimer les composantes de la variance associées à chaque niveau de classification.

Analyse des données

Type : CREATION_INTERNE

Le jeu de données 'auto' est créé directement dans le script à partir de données intégrées (datalines), sans dépendance externe ni utilisation de données SASHELP.

1 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Ce bloc DATA STEP crée le jeu de données 'auto'. Il définit trois variables : 'Make' (caractère), 'Model' (numérique), et 'Score' (numérique). Les données pour ces variables sont fournies directement dans le script via l'instruction DATALINES, représentant des scores de fiabilité pour différents modèles de voitures.

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1	title1 'Reliability of Automobile Models';
2	DATA auto;
3	INPUT Make $ Model Score;
4	DATALINES;
5	a 1 62 a 2 77 a 3 59
6	a 1 67 a 2 73 a 3 64
7	a 1 60 a 2 79 a 3 60
8	b 1 72 b 2 58 b 3 80
9	b 1 75 b 2 63 b 3 84
10	b 1 69 b 2 57 b 3 89
11	c 1 94 c 2 76 c 3 81
12	c 1 90 c 2 75 c 3 85
13	c 1 88 c 2 78 c 3 85
14	d 1 69 d 2 73 d 3 90
15	d 1 72 d 2 88 d 3 87
16	d 1 76 d 2 87 d 3 92
17	;

2 Bloc de code

PROC SORT

Explication :
Ce bloc utilise PROC SORT pour trier le jeu de données 'auto' par les variables 'Make' et 'Model'. Le tri est une étape préparatoire pour certaines analyses, bien qu'il ne soit pas toujours strictement obligatoire pour la PROC NESTED.

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1	PROC SORT DATA=auto;
2	BY Make Model;
3	RUN;

3 Bloc de code

PROC NESTED

Explication :
Ce bloc exécute PROC NESTED sur le jeu de données 'auto'. Il spécifie 'Make' et 'Model' comme variables de classification, établissant une structure emboîtée, et 'Score' comme variable d'analyse. Cette procédure est utilisée pour estimer les composantes de la variance dans un modèle d'analyse de variance à effets aléatoires.

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1	title1 'Reliability of Automobile Models';
2	PROC NESTED DATA=auto;
3	class Make Model;
4	var Score;
5	RUN;

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