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SAS STAT13 ressources dans cette catégorie

Macros sur les fonctionnalités liées à la statistique sur SAS : statistique descriptive, test, régression, classification.

Liste des 13 ressources de cette catégorie

    CAH (Classification ascendante hiérarchique) : Macro de Philippe Besse

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    Cette macro, développée par Philippe Besse, permet de faire une classification ascendante hiérarchique.
    La source de cette macro est disponible ici :http://www.math.univ-toulouse.fr/~besse/pub/sas/
    Licence : Non renseignée - Publié le 13/12/2014 - Auteur : fafabzh6 +

    ACP (Analyse en composantes principales) : nuage des individus et des variables

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    Cette macro trace le nuage des individus et des variables.
    La macro est adaptée à la sortie ACP de la macro de l'INSEE.
    L'INSEE a créé une MACRO qui permet de réaliser l'ACP, ma macro se sert des résultats de cette macro pour tracer les nuages de points.

    La macro de l'INSEE qui permet de réaliser l'ACP est est téléchargeable ici : http://www.insee.fr/fr/methodes/defa...il_analyse.htm


    Lorsque vous réalisé votre ACP avec la macro de l'INSEE voici mon code pour faire le graphique.

    %Plotacp(DATA= ,AXEH= ,AXEV= ,COND= ,CERCLE=,BAREA=)

    Dans DATA, vous spécifiez le nom de la table sortie que vous avez mise dans la macro de l'insee (ce que vous avez mis dans Out=).
    Axev prend le ... Voir la suite
    Licence : Non renseignée - Publié le 21/04/2015 - Auteur : Haache +

    ACP (Analyse en composantes principales) : Macro de Philippe Besse

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    Cette macro, développée par Philippe Besse, permet de faire une analyse en composantes principales.
    La source de cette macro est disponible ici :http://www.math.univ-toulouse.fr/~besse/pub/sas/
    Licence : Non renseignée - Publié le 13/12/2014 - Auteur : fafabzh6 +

    Contribution des variables explicatives dans une proc logistic : macro r_contribution

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    Contribution des variables explicatives dans une proc logistic
    Licence : Non renseignée - Publié le 11/04/2014 - Taille 4 Ko - Auteur : MEGAMIND2 +

    Tirage aléatoire sans remise : macro tasr

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    Cette macroprogramme, développée par SAS (www.sas.com/), permet de faire un tirage aléatoire sans remise.

    Paramètres du macro-programme :
    -entree : table à fournir en entrée ;
    -sortie : table créée en sortie ;
    -nb : nombre d'observations à tirer au sort.

    Exemple d'utilisation : tirage au sort de 300 observations dans une table de 500 observations.
    data donnees (drop=var);
    do var=1 to 500;
    x=round(ranuni(1251)*100);
    output;
    end;
    run;

    %tasr(libref=work,entree=donnees,sortie=donnees2,nb=300);
    Licence : Non renseignée - Publié le 10/04/2014 - Auteur : fafabzh6 +

    choixnc (CAH - choix du nombre de classes) : Macro de Philippe Besse

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    Cette macro, développée par Philippe Besse, permet de choisir le nombre de classes d'une classification ascendante hiérarchique.
    La source de cette macro est disponible ici :http://www.math.univ-toulouse.fr/~besse/pub/sas/
    Licence : Non renseignée - Publié le 13/12/2014 - Auteur : fafabzh6 +

    Tableau Disjonctif Complet (TDC)

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    Le code ci-dessous crée la macro Disjonctif. Cette macro a pour objectif de créer un tableau disjonctif complet à partir d'un paquet de variables qualitatives. Il s'agit juste de transformer les modalités des variables qualitatives en variables binaires: 1 si l'individu possède la caractéristique et 0 sinon. Après avoir compilé la macro, le code suivant permet de l'exécuter:
    %Disjonctif(Data=Base, Var= assur age prof niv tm, out=Dich);
    /*Ce code transforme les modalités des variables assur age prof niv tm de la table Base en variables dichotomiques.
    Il stocke le résultat dans Dich*/

    Vous n'aurez qu'à mettre le nom de la table des données, les variables qualitatives et la table de sortie.
    Cette opération est un ... Voir la suite
    Licence : Non renseignée - Publié le 14/04/2015 - Auteur : Haache +

    Moyenne par ligne en excluant les valeurs manquantes : macro moyenneLigneManq

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    Ce programme prend en paramètre une table de variables numériques dont certaines observations sont manquantes et le nombre de variables contenues dans la table. Retourne la moyenne par ligne en excluant les valeurs manquantes.
    Licence : Non renseignée - Publié le 11/04/2014 - Taille 790 octets - Auteur : Pinechip +

    ACM - remplacer les modalités d'une variable par d'autres : macro remplacer_modalites

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    Cette macro a été développée dans le cadre de la réalisation d'analyse des correspondances multiples. Elle permet de remplacer les modalités d'une variable par d'autres, sous condition de fréquence.
    Elle édite un tableau croisé permettant de vérifier que la modification a été correctement réalisée (ne concerne que les modalités dont la fréquence est inférieure ou égale à un seuil défini par l'utilisateur).
    Licence : Non renseignée - Publié le 11/04/2014 - Taille 2 Ko - Auteur : tarlito +

    AFD (Analyse factorielle discriminante) : Macro de Philippe Besse

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    Cette macro, développée par Philippe Besse, permet de faire une AFD.
    La source de cette macro est disponible ici :http://www.math.univ-toulouse.fr/~besse/pub/sas/
    Licence : Non renseignée - Publié le 13/12/2014 - Auteur : fafabzh6 +

    gacpvx (ACP - cercle des corrélations) : Macro de Philippe Besse

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    Cette macro, développée par Philippe Besse, permet de tracer le cercle des corrélations à la suite d'une ACP.
    La source de cette macro est disponible ici :http://www.math.univ-toulouse.fr/~besse/pub/sas/
    Licence : Non renseignée - Publié le 13/12/2014 - Auteur : fafabzh6 +

    AFC et ACM : Analyse des correspondances simples et multiples - tracer les nuages

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    Je vous propose une macro qui permet de faire les différents nuages de AFC, et ACM en un code.

    Vous devez d'abord réaliser votre AFC et ACM avec la commande Proc corresp et vous allez exporter les résultats dans une table avec l'option Out.
    Voici le code de la macro qui fait les graphiques

    Donc pour faire le graphique, vous allez mettre ceci:

    %plotcor(Data= ,id= , axeh= , axev= , cond= );

    Dans DATA, vous spécifiez le nom de la table sortie que vous avez mise dans la proc corresp (ce que vous avez mis dans Out=).
    Axev prend le numéro de l'axe que vous voulez mettre en vertical. soit 1, 2, 3 ....
    Axeh prend le numéro de l'axe que vous voulez mettre en horizontal
    Cond: Cette mac ... Voir la suite
    Licence : Non renseignée - Publié le 21/04/2015 - Auteur : Haache +

    Test de stationnarité: Différence entre le test de Fisher et celui de student pour le choix du meilleur modele

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    Sas propose une procédure "ARIMA" pour effectuer un test de Dikey Fuller. La théorie de ce test suggère d'abord de tester la présence de racine unitaire pour chaque type de modèle. Si la présence de racine unitaire est rejetée (si p.value < 5%, ou si rho différent de 0) alors il faut tester la spécification du modèle avant de conclure. Le problème dont il est question dans ce petit texte concerne la spécification du modèle.

    SAS exécute un test de Fisher pour tester la spécification. Or selon la théorie il faut faire un test de Fisher lorsque la présence de racine unitaire n'est pas rejetée (p.value > 5%). Dans le cas contraire, le test convenable est en principe celui de student pour tester uniquement la significativité de la ten ... Voir la suite
    Licence : Non renseignée - Publié le 17/11/2015 - Auteur : Haache +