Exemple de démarrage pour PROC VARIOGRAM

Niveau de difficulté

Débutant

Publié le : 26/03/2020

Ce script utilise la procédure VARIOGRAM sur la table 'sashelp.thick'. Il réalise d'abord une analyse préliminaire des données via des graphiques de paires. Ensuite, il calcule un semivariogramme empirique avec des options de robustesse, analyse l'autocorrélation spatiale (indice de Moran), et termine par l'ajustement d'un modèle gaussien par la méthode des moindres carrés pondérés.

Analyse des données

Type : SASHELP

Les données proviennent de la table 'sashelp.thick' (épaisseur de veines de charbon avec coordonnées).

1 Bloc de code

PROC VARIOGRAM

Explication :
Active les graphiques ODS et lance une analyse préliminaire sans calculer le variogramme complet (novariogram), en générant des graphiques de paires pour inspecter la corrélation spatiale.

Copié !

1	title 'Spatial Correlation Analysis with PROC VARIOGRAM';
2
3	ods graphics on;
4
5	/* Perform preliminary analysis --------------------------------*/
6
7	PROC VARIOGRAM DATA=sashelp.thick plots=pairs(thr=30);
8	compute novariogram nhc=20;
9	coordinates xc=East yc=North;
10	var Thick;
11	RUN;

2 Bloc de code

PROC VARIOGRAM Data

Explication :
Calcule le semivariogramme empirique avec une distance de lag de 7 et un maximum de 10 lags. Inclut le calcul des intervalles de confiance (cl) et des estimateurs robustes. Les résultats sont stockés dans la table 'outv'.

Copié !

1	/* Empirical SV (95% CL) ---------------------------------------*/
2
3	PROC VARIOGRAM DATA=sashelp.thick outv=outv;
4	compute lagd=7 maxlag=10 cl robust;
5	coordinates xc=East yc=North;
6	var Thick;
7	RUN;

3 Bloc de code

PROC VARIOGRAM Data

Explication :
Effectue une analyse d'autocorrélation spatiale (I de Moran) sous l'hypothèse de distribution aléatoire, en produisant uniquement le graphique de Moran.

Copié !

1	PROC VARIOGRAM DATA=sashelp.thick outv=outv plots(only)=moran;
2	compute lagd=7 maxlag=10 autocorr(assum=random);
3	coordinates xc=East yc=North;
4	var Thick;
5	RUN;

4 Bloc de code

PROC VARIOGRAM Data

Explication :
Ajuste un modèle théorique gaussien sur le semivariogramme empirique. Le modèle ajusté est sauvegardé dans un 'item store' nommé 'SemivStoreGau'. L'option 'covb' affiche la matrice de covariance des estimations des paramètres.

Copié !

1	/* Fit Gaussian model ------------------------------------------*/
2
3	PROC VARIOGRAM DATA=sashelp.thick outv=outv;
4	store out=SemivStoreGau / label='Thickness Gaussian WLS Fit';
5	compute lagd=7 maxlag=10;
6	coordinates xc=East yc=North;
7	model form=gau cl / covb;
8	var Thick;
9	RUN;
10
11	ods graphics off;

Ce matériel est fourni "tel quel" par We Are Cas. Il n'y a aucune garantie, expresse ou implicite, quant à la qualité marchande ou à l'adéquation à un usage particulier concernant le matériel ou le code contenu dans les présentes. We Are Cas n'est pas responsable des erreurs dans ce matériel tel qu'il existe maintenant ou existera, et We Are Cas ne fournit pas de support technique pour celui-ci.

Informations de Copyright : SAS SAMPLE LIBRARY - VROGS1

Documentation liée

Scoring Distribué : Déployez vos Modèles Analytiques en RAM

Cet exemple démontre comment télécharger un 'analytic store' (astore) depuis le système de fichie...