Au cœur de la structure multivariée : L'approche matricielle directe pour analyser la variance conjointe de vos features

Ce script illustre une compétence avancée sous SAS : l'utilisation du module IML (Interactive Matrix Language) pour manipuler les données non plus comme des observations, mais comme des objets mathématiques.1. L'abstraction des donnéesContrairement à une étape DATA classique, l'utilisation de TableCreateFromDataSet et tableGetVarData transforme les colonnes du jeu de données Cars en une matrice numérique $X$. Cette conversion est fondamentale : elle permet de passer du traitement de données statistique au calcul d'algèbre linéaire pur.2. La Matrice de CovarianceLa fonction cov(X) génère ici une matrice carrée $(3 \times 3)$ essentielle pour l'analyse multivariée.La diagonale représentera la variance de chaque variable (la dispersion de la puissance, du prix MSRP, et de la facture).Les éléments hors-diagonale indiqueront la direction de la relation linéaire entre les paires (ex: Covariance positive entre HorsePower et MSRP).Note de lisibilité : L'instruction print cov[c = colNames r = colNames] est une bonne pratique cruciale en IML. Sans elle, la sortie serait une matrice brute anonyme ; avec elle, vous obtenez un tableau lisible où chaque coefficient est immédiatement identifiable.