FAQ

Je souhaiterais réaliser une classification à l'aide de variables qualitatives. Je dispose de SAS Enterprise Miner et je souhaiterais savoir si ce dernier peut me réaliser ma classification. Et si oui, comment ?   SEM est un peu borné côté variables qualitatives. L'idée serait de lui fournir des variables quanti qui racontent la même chose. Pour ça, il faudrait faire une ACM (proc CORRESP) dans un nœud SAS Code par exemple...

J'ai une base de données avec beaucoup d'individus et 4 variables ( 46 modalités). les variables sont sous la forme d'un tableau disjonctif complet. Je veux effectuer une classification sur les variables. Ici, je ne m'interesse qu'aux variables et non aux individus. Je veux savoir quelles modalités peuvent être regroupées. Comment faire une classification? Il existe peut-être une autre méthode que les classifications ?

 

Bonjour. Pour trouver des similitudes entre modalités de variables, la technique usuelle est de faire une ACM avec une proc CORRESP, et de regarder l'espace des variables pour y repérer des proximités. Cependant, on peut effectivement imaginer "automatiser" cette recherche avec une classification hiérarchique ; pour les variables quantitatives, SAS propose d'ailleurs la proc VARCLUS qui fait ce genre d'agrégations. Pour réussir quelque chose de semblable sur des données quali, il faut enchaîner une proc CORRESP (pour obtenir les coordonnées factorielles des modalités), une proc CLUSTER (pour la CAH) et une proc TREE (pour afficher l'arbre d'agrégation). D'un point de vue code, ça ressemblerait à :

/* création du tableau disjonctif complet */
 PROC TRANSREG DATA=scoring.assur DESIGN NOPRINT ;
 MODEL CLASS(marque prof c_permis zontarif / ZERO=NONE) ;
 OUTPUT OUT=work.tdc ;
 RUN ;
 /* recuperation des coordonnées factorielles */
 ODS OUTPUT colCoors = work.variables ;
 PROC CORRESP DATA=work.tdc NOROW DIMENS=%EVAL(&_trgindn-4) ;
 VAR &_trgind ;
 RUN ;
 /* CAH */
 PROC CLUSTER DATA=work.variables OUTTREE = work.dendo METHOD=WARD ;
 VAR dim: ;
 ID label ;
 RUN ;
 /* affichage du dendogramme */
 PROC TREE DATA=work.dendo HORIZONTAL ;
 ID label ;
 RUN ;

Bonjour, Voilà mon souci : je voudrais faire une Classification sur une énorme base (env 2 millions de lignes). Ce sont des données qualitatives, alors je dois passer par une ACM, donc construire un Tableau Disjonctif Complet (en tout j'ai 3 variables et 11*97*18 modalités). Seulement SAS bloque un peu beaucoup (il a mouliné toute la nuit et n'a pas avancé...)! La proc transreg que vous proposez dans cette FAQ n'est-elle pas appropriée ici? Ma base est-elle trop volumineuse pour un tel traitement? Si oui, comment faire ma classification? Merci beaucoup pour votre éclairage!

 

Deux pistes à explorer pour que votre traitement puisse se faire dans un temps acceptable (et, vu vos volumes, se faire tout court !).

1) travailler uniquement sur un échantillon : au lieu des 2 millions de lignes, vous pourriez construire une typologie sur seulement 10% d'entre eux, et ensuite chercher les règles de construction des classes (par un modèle statistique, ou plus simplement par une caractérisation univariée) pour dispatcher l'ensemble de vos lignes dans les différentes classes. 2) réduire le nombre de modalités d'une de vos valeurs : 97 valeurs me paraît un nombre un peu excessif. D'autant que cela risque de déséquilibrer fortement l'ACM (les premiers axes se concentreront sur l'information contenue dans cette variable et pas dans les 2 autres) Vous pourriez faire un recodage pour vous ramener à une vingtaine de valeurs ; non seulement ça équilibre l'ACM, mais en plus la taille des fichiers à traiter (tableau disjonctif complet en entrée de la procédure Corresp, et le tableau de Burt qu'elle construit en interne) sera plus raisonnable. Comment faire votre recodage ? Déjà sur des critères métier, je pense. Et également en faisant une ACM sur cette variable uniquement, dans l'espace des variables seulement, de préférence sur un échantillon aléatoire de vos deux millions de lignes. Pour cette ACM préalable, la syntaxe SAS est la suivante :

PROC CORRESP DATA = votreTableSAS MCA SHORT ;

 TABLES votreVariableA97Modalites ;

 RUN ;

Si vous avez une version 9 de SAS, vous pouvez ajouter les deux instructions suivantes avant la procédure correspondante :

ODS GRAPHICS ON ;

 ODS HTML FILE = "c:\temp\sorties ACM.htm" GPATH = "c:\temp" (URL=NONE) ;

 Et ODS HTML CLOSE ;

 

après l'instruction RUN ; à la fin du programme.

Non seulement vos sorties seront plus jolies dans une page Web (changer éventuellement c:\temp pour un autre répertoire dans les deux options qui y font référence) mais en plus ODS GRAPHICS ajoutera directement le premier plan factoriel dans l'espace des variables : il ne vous reste "qu'à" fusionner les modalités qui sont proches dans ce plan.

Bonjour, j'aurais aimé savoir s'il existe une petite macro pour dessiner le graphique des axes factoriels des données obtenues par la proc CORRESP ? Jusqu'à présent, je ne peux que tout envoyer sous Excel et faire un lourd traitement car on ne peut avoir le nom des modalités sur le graphiques en même temps que les points... Merci d'avance ! Bonjour. Pas de macro publique à l'horizon, si ce n'est celles qu'on peut trouver sur le site de l'INSEE et qui nécessitent SAS/GRAPH. En revanche, avec une proc PLOT (et son esthétique "rustique"), on peut facilement afficher les points et du texte correspondant à côté :

PROC PLOT DATA = tableSAS ;
 PLOT varY * varX = "#" $ variableTexte ;
RUN ; QUIT ;

Le signe # sert de marqueur aux points (il peut être remplacé par ce que l'on veut) et variableTexte contient les noms de modalités, identifiants d'individus, etc. A noter qu'à partir de la version 9.1 de SAS, ODS GRAPHICS produit le 1er plan factoriel d'une AFC avec la procédure CORRESP. En revanche, il nécessitera SAS/GRAPH en version 9.2 (et redevient dans SAS/Base à partir de SA 9.3 !!!).

Bonjour.

Je veux faire une classification sur les individus d'un tableau disjonctif complet. Pouvez-vous me donner le code sous SAS ? D'avance merci.

Bonjour.

Comme votre point de départ est un tableau disjonctif complet, il est préférable de faire une ACM (PROC CORRESP) au préalable. On récupère les coordonnées factorielles des observations dans la table créée par l'option OUTC de la PROC CORRESP (filtrer uniquement les lignes où _TYPE_="OBS"). La procédure CLUSTER construit ensuite une CAH sur les coordonnées factorielles :

PROC CLUSTER DATA = tableSAS
      OUTTREE = tableDendogramme ;
   VAR dim: ;
RUN ;

La table créée par l'option OUTTREE contient les informations nécessaires au dessin du graphique de fusion des classes (dendogramme ou graphique arborescent). On obtient ce dernier par la procédure TREE :

PROC TREE DATA = tableDendogramme ;
RUN ;

Une fois choisi le bon nombre de classes, vous exécutez une dernière fois la procédure TREE pour obtenir l'affectation des individus aux classes :

PROC TREE DATA = tableDendogramme
      OUT = tableClassement
      NCLUSTERS = nbClasses ;
RUN ;

Je cherche à appliquer une ACM avec deux variables dans un tableau disjonctif complet. Comment faire sous SAS?

Bonjour. Que vous ayez deux, trois ou deux cents variables à inclure dans l'ACM n'est pas source de différences dans le programme SAS. Si vous partez d'une table SAS qui est déjà un tableau disjonctif complet, c'est assez simple. Si ce n'est pas le cas, vous pouvez construire un TDC avec la procédure TRANSREG. La procédure CORRESP utilise la syntaxe suivante :

PROC CORRESP DATA = tableau_disjonctif_complet
NOROW=PRINT       OUTC = tableSAS_sortie ;
VAR listeVariablesIndicatricesDuTDC ;
RUN ;

Deux remarques :
1) NOROW=PRINT est une option conseillée si vous travaillez sur un nombre important d'observations, elle évite l'édition dans la fenêtre OUTPUT des coordonnées factorielles, cosinus et autres qualités de chaque observation ;
2) si vous avez construit le TDC avec la procédure TRANSREG, la liste des variables indicatrices à spécifier dans VAR est : VAR &_trgind ;

Bonjour, Comment savoir si on doit réaliser un AFC ou une ACP sur un jeu données. Est-ce que SAS est capable de faire le choix tout seul ou y a-t-il un moyen d' effectuer une ACP ou une AFC avec SAS? Merci

Pour choisir, un moyen simple : les ACP se font sur des données exclusivement continues (quantitatives) et les AFC et ACM sur des données discrètes (qualitatives). Si vous avez des variables des deux types, le plus simple est de mettre en tranches les variables quantitatives et de faire une AFC du tout.

SAS ne fait pas le choix pour vous mais propose deux procédures : PRINCOMP pour les ACP, et CORRESP pour les AFC et ACM. Les sorties de ces deux procédures sont assez limitées en intérêt, aussi est-il souvent nécessaire d'enchaîner une série de procédures graphiques pour obtenir des beaux résultats (axes factoriels, projection des individus et des variables dans les plans factoriels, ...).

N'hésitez donc pas à vous intéresser aux tables produites par ces deux procédures (options OUT= et OUTSTAT=) qui vous permettront ensuite d'enchaîner les traitements pour avoir des résultats exploitables.

Je me pose des questions sur la sélection de variables sous SEM : en effet le test du chi-deux proposé ne semble pas correspondre au test du chi-deux sous SAS (PROC FREQ avec option CHISQ). Qu'en est-il vraiment? je suis allée voir ce que faisait SEM dans le Program Editor et il fait une PROC DMSPLIT : qu'est-ce que c'est que cette PROC ? Dans quel module est-elle disponible ?   En fait, le nœud VARIABLE SELECTION construit un arbre comme le nœud TREE (d'où la proc DMSPLIT qui est en fait celle qui tourne derrière TREE), sur la base de l'algorithme CHAID. Les variables retenues sont donc celles qui sortent les premières dans l'arbre. Cependant, il ne faut pas non plus espérer retrouver exactement le même arbre qu'avec le nœud TREE (hé non, ce serait trop simple !!!), sauf à ne pas avoir de valeurs manquantes dans les données (le nœud VARIABLE SELECTION traite les valeurs manquantes différemment de TREE). La proc DMTREE fait partie des procédures spécifiques à Enterprise Miner. A partir de SAS 9, elle est remplacée par la proc ARBORETUM.

Bonjour, Je voudrais savoir si vous connaissez une procédure sas qui permet de faire de la discrétisation supervisée du type MDLPC ou autre? merci   Bonjour. Dans SAS, les seuls instruments disponibles pour la discrétisation supervisées se trouvent dans le module Enterprise Miner (extrêmement coûteux) ; si vous pouvez l'utiliser, vous trouverez votre bonheur avec l'outil TRANSFORM qui propose une transformation appelée "OPTIMAL BINNING" à base d'analyse de variance. Pour ce qui est du MDLPC, ce qui s'en rapproche le plus serait de faire, avec Enterprise Miner toujours, un arbre de type C4.5 (critère du noeud TREE : mesure d'entropie) avec votre variable supervisante en cible et la variable à discrétiser en seule variable input. Vous autoriserez l'arbre à avoir autant de branches que votre nombre maximum de classes en sortie de la discrétisation.

Quand je spécifie une probabilité a priori (Prior proba) dans un noeud Tree, il prend cette proba pour l'échantillon d'apprentissage, de validation et de test. Or moi, ce que je voudrais, c'est qu'il prenne cette proba pour apprendre et qu'il valide et teste sur un échantillon normal. A part dupliquer les individus à qui je veux donner une plus grande importance, comment résoudre ce problème ?

Pas de possibilité (connue de nous au moins) de n'appliquer les probas a priori qu'à l'échantillon d'apprentissage. En fait, ces probas sont considérées comme des coûts (matrice de coût et profit) qui s'appliquent tout le temps. Par contre, l'aide (EM Reference dans le menu Help de SEM) est assez détaillée sur le rôle de ces probas, en plus y a de fort belles images.

Bonjour,

J'aimerais effectuer un arbre de régression, à savoir un arbre avec une cible quantitative. Cela est-il possible avec Sas EM? Et si oui, comment? Les arbres de décisions sont-ils possibles avec Sas Guide ou Sas Base? Merci pour votre aide.

 

Oui, il est possible d'utiliser SAS EM pour construire des arbres de régression. Pour cela, il suffit de déclarer comme variable cible une variable quantitative (type = INTERVAL) dans le nœud INPUT DATA SOURCE. Ensuite, SEM propose dans le nœud TREE deux types d'arbres : celui dérivé de CART qui choisit les coupures sur une réduction de la variance intra-nœuds, et celui dérivé de CHAID qui choisit les coupures avec un test de Fisher (F test).

La procédure mise en œuvre est la proc ARBORETUM (dans SAS 9) ou la proc DMSPLIT (dans SAS v8). Ces procédures ne sont disponibles qu'avec une licence SAS EM. Donc on ne peut pas les utiliser avec seulement une licence SAS Base ou SAS/STAT. Cependant, ces procédures ont une syntaxe (certes non documentée) donc peuvent être incluses dans des programmes et des macros qu'on exécutera directement depuis SAS PC ou SAS Enterprise Guide.

Bonjour, Suite à une modélisation sous SAS EM (via une régression logistique et arbre de décision), je voudrais "forcer" le type de quelques variables. Celles-ci présentent des valeurs numériques discrètes (par exemple, un nombre de contrats : 0,1,2 ou 3) et lors de la phase de modélisation, EM fait des moyennes de ces chiffres car dans le noeud IDS, elles sont en "interval". Pourtant, pour un client, cela ne veut rien dire d'avoir moins de 0,5 contrat. Les quatre mesures proposées telles BINARY, INTERVAL, NOMINAL ou ORDINAL ne répondent pas au problème de conserver des valeurs entières alors comment puis-je le résoudre ? Merci de votre aide.

 

Pour votre question de variables discrètes comme un nombre de contrats, il devrait suffire de déclarer sa mesure comme ORDINAL dans le nœud INPUT DATA SOURCE ou, si vous voulez limiter ce changement à certaines branches de votre diagramme, avec un nœud DATA SET ATTRIBUTES.

Bonjour, je suis en stage et je voudrais réaliser un arbre de décision sous SAS. Je voudrais connaître la forme du programme permettant de construire un arbre de décision sous SAS. Merci d'avance

Il n'existe malheureusement pas de programme existant directement dans SAS pour réaliser des arbres de décision. Ceux-ci peuvent être produits avec l'interface SAS Enterprise Miner, qui fait l'objet d'un module facturé en sus.

A partir de SAS 9.4, on peut cependant produire des arbres de décision avec la procédure HPSPLIT de SAS/STAT.

Probleme de discrimination :

Input : n individus sur lesquels sont mesurés p variables numériques. Output : la variable binaire d'intéret. Structure des données : seulement 20% des individus posseèdent la caractéristique binaire. Modele : par exemple un reseau de neurones de type perceptron multicouche.

Question : les individus présentant la valeur 1 (dans 20% des cas) apparaissent naturellement sous représentés dans le jeu de données. Par conséquent, le modèle estimé s'adapte très pauvrement : il prédit dans la grande majorité des cas une valeur = à 0. Quelles sont les techniques existantes pour sur-pondérer la sous population présentant la valeur 1 de la variable binaire d'intéret. La seule que je connaisse etant :répliquer plusieurs fois cette meme sous population, ou utiliser des methodes de type arcing.

Merci d'avance pour la réponse apportée.

La duplication d'individus est toujours dangereuse, sauf quand elle est contrôlée par un mécanisme de type bootstrap, comme dans les méthodes d'arcing.

N'est-il pas préférable de travailler sur un échantillon équilibré (50% de 0, 50% de 1) quitte à réduire la taille de votre échantillon de travail ?

L'emploi d'un arcing (boosting ou bagging) sur ce genre de population donne en général de bons résultats (plus spectaculaires si vous partez d'un modèle moins stable qu'un réseau de neurones, par exemple un arbre de décision).

Quels sont les critères importants et /ou indispensables à régler pour pouvoir valider mon arbre de décision ?

La méthode choisie (parmi CHAID, CART et C4.5, selon le critère (chi-2, entropie ou information de Gini) choisi dans BASIC) n'a généralement pas vraiment d'influence sur le résultat. Ce qu'il faut regarder, c'est le taux de classement (onglet SUMMARY des sorties) et en particulier sa constance dans les 2 ou 3 jeux de données TRAIN/VALIDATION/TEST (==> robustesse) ; il faut garder à l'esprit qu'en général l'arbre de décision est un mauvais outil prédictif : il découvre bien des niches mais fait un scoring médiocre sur les individus moyens.

Je voulais savoir comment on pouvait exploiter le programme de l'arbre de décision issu de SEM. En fait SEM semble, comme pour la régression, calculer une probabilité de prise (un score). Je me demande comment est calculée cette proba.

Je ne suis pas sûr de bien comprendre ta question, mais s'il s'agit de faire un score il suffit de laisser travailler le noeud "Score !". Il génère une étape Data qui retrace les différentes branches de l'arbre. Sinon, le score (la proba) est calculé comme le pourcentage d'évènements dans la feuille de l'arbre considérée.

Je me pose des questions sur la sélection de variables sous SEM : en effet le test du chi-deux proposé ne semble pas correspondre au test du chi-deux sous SAS (PROC FREQ avec option CHISQ). Qu'en est-il vraiment? je suis allée voir ce que faisait SEM dans le Program Editor et il fait une PROC DMSPLIT : qu'est-ce que c'est que cette PROC ? Dans quel module est-elle disponible ?

En fait, le noeud VARIABLE SELECTION construit un arbre comme le noeud TREE (d'où la proc DMSPLIT qui est en fait celle qui tourne derrière TREE), sur la base de l'algorithme CHAID. Les variables retenues sont donc celles qui sortent les premières dans l'arbre. Cependant, il ne faut pas non plus espérer retrouver exactement le même arbre qu'avec le noeud TREE (hé non, ce serait trop simple !!!), sauf à ne pas avoir de valeurs manquantes dans les données (le noeud VARIABLE SELECTION traite les valeurs manquantes différemment de TREE).

Quand je spécifie une probabilité a priori (Prior proba) dans un noeud Tree, il prend cette proba pour l'échantillon d'apprentissage, de validation et de test. Or moi, ce que je voudrais, c'est qu'il prenne cette proba pour apprendre et qu'il valide et teste sur un échantillon normal. A part dupliquer les individus à qui je veux donner une plus grande importance, comment résoudre ce problème ?

Pas de possibilité (connue de nous au moins) de n'appliquer les probas a priori qu'à l'échantillon d'apprentissage. En fait, ces probas sont considérées comme des coûts (matrice de coût et profit) qui s'appliquent tout le temps. Par contre, l'aide (EM Reference dans le menu Help de SEM) est assez détaillée sur le rôle de ces probas, en plus y a de fort belles images.

Est-ce qu'il faut que ma variable retour soit codée 0/1 ou bien est-ce que le codage 1 et . (valeur manquante) est accepté ?

Dans SEM, les valeurs manquantes ne sont pas traitées, sauf cas exceptionnel, comme des valeurs ordinaires. Tous les codages de la variable cible sont autorisés, sauf ceux qui incluent une valeur manquante.

Je voudrais savoir dans mon étude si dans le temps il y a un effet de propagation de différents types d'incidents (3 types).

Pour cela j'ai utilisé le noeud "Association" de SEM en mettant la variable temps (date + heure) comme variable séquentielle, la variable type d'incidents comme variable cible et en cochant l'option "sequence". Pouvez-vous m'indiquer ce que fait SAS derrière : est-ce qu'il discrétise la variable temps? Si oui, comment? Quel est le pas de temps (date/ heure / minute...)? Peut-on avoir la main dessus? (ex : choisir le pas de temps heure pour une même date)

Merci d'avance.

Le noeud Association n'utilise la variable séquentielle qu'en tant que numéro d'ordre. Il ne fait donc pas la différence entre une variable numérotée 1,2,3 et une variable temps. Les écarts ne sont pas non plus pris en compte : 1,2,4 est une séquence analogue à 1,2,3.

Le seul moyen de prendre en compte les écarts serait de les inclure en tant qu'items virtuels, sous forme d'intervalle de temps par exemple :

• Achat 1 : lit
• Achat 1 : 1er achat [item virtuel]
• Achat 2 : canapé
• Achat 2 : entre 1 et 3 mois après le 1er achat [item virtuel] Achat 3 : cuisine équipée
• Achat 3 : un an après le 1er achat [item virtuel] Achat 3 : plus de six mois après l'achat précédent [item virtuel] ...

De manière à ce que ces écarts puissent apparaître dans les règles.

Comment faire fonctionner le noeud Association de SAS Enterprise Miner ? Que faut-il lui donner comme variables cible et variables d'entrée ?

Pour le noeud Association :

• rôle ID : un identifiant commande (ou achat) pour reconnaître quels produits sont achetés ENSEMBLE
• rôle FREQ : nombre de produits achetés à la fois, quantité commandée
• rôle TARGET : l'identifiant d'un produit (ou, au niveau agrégé, d'une famille de produits) et les items virtuels (éventuellement : un exemple d'item virtuel est la région d'achat, la présence d'une promotion, la tranche d'âge de l'acheteur, etc...)

Bonjour Je suis en train de réaliser une appli sas/af et je souhaite savoir s'il est possible d'envoyer un mail à un destinataire dont l'e-mail se trouve dans un carnet d'adresses Outlook. Merci   Voici un petit programme qui peut être lancé depuis une appli AF sans problème, c'est du SAS de base tout bête. On peut utiliser au choix l'adresse complète du destinataire (genre contact@od-datamining.com) ou son alias (Olivier Decourt) mais uniquement s'il n'y a pas d'équivoque possible (pas de doublons sur les alias dans le carnet d'adresses Outlook).

FILENAME test EMAIL TYPE = "TEXT/HTML" SUBJECT = "Ceci est un test" ;
DATA _NULL_ ;
    INFILE CARDS DLM = "/" MISSOVER ;
    FILE test ;
    INPUT nom :$30. ;
    nom = UPCASE(nom) ;
    PUT "!EM_TO! " nom ;
DETALINES;
contact@od-datamining.com
olivier decourt
;
RUN ;

Comment compiler mon application SAS/AF en rendant le code SCL inaccessible ?   Avec la procédure BUILD, instruction MERGE, option NOSOURCE, comme dans l'exemple ci-dessous...

proc build catalog = maBib.appliDef ; /* catalogue de l'appli livrée */
     merge catalog = maBib.appliDvp /* catalogue de l'appli de développement */
                NOSOURCE ; /* source non visible */
run ;

Bonjour, Quelle option (ou démarche) utiliser pour éviter des sorties html de sas avec la proc ttest? Étant donné que je travaille sur un grand nombre de variables, je ne veux récupérer que les satistiques dans des tables sas avec l'option "ods output equality= statistics= ttests= ". En lançant cette procédure sur 240 variables et 59 300 individus, sas me renvoie un message selon lequel mes résultats sont trop volumineux au point de nécessiter beaucoup de ressources système. Le problème c'est que l'option NOPRINT ne marche avec la proc TTEST !! Comment faire ?   Vous pouvez encadrer votre proc TTEST des instructions :

ODS EXCLUDE ALL ; /* plus aucune sortie sauf ODS OUTPUT */
PROC TTEST ... ;
 ...
ODS OUTPUT ... ;
RUN ;
ODS SELECT ALL ; /* retour à la normale */

Dans la procédure REG, comment récupérer la pvalue du modèle dans une table ?  

ODS OUTPUT ANOVA = work.maTable ;
PROC REG DATA = ... ;
    ...
RUN ; QUIT ;

Je produis des pages Web avec ODS HTML. SAS me les affiche automatiquement. Comment débrayer cette fonctionnalité, et si possible par programme ?   De manière interactive, on peut désactiver cette possibilité avec TOOLS>OPTIONS>PREFERENCES, onglet RESULTS, décocher la case VIEW RESULTS AS THEY ARE GENERATED. Par programme, la solution est plus complexe : il faut modifier le SAS Registry, qui recense tous les réglages de la session. Pour cela, on va créer la ligne nécessaire dans un fichier externe, et on modifiera le registre avec ce fichier.

/* partie 1 : modifier le Registry */
data _null_ ;
   file "c:\temp\regtemp.reg" ;
   put "[ODS\PREFERENCES\HTML]" /
       "'AutoNavigate'=int:0" ;
run ;

proc registry import = "c:\temp\regtemp.reg" ;
run ;

/* étape 2 : le traitement pour lequel on ne veut pas avoir le résultat présenté spontanément */

/* étape 3 : remettre le Registry à sa valeur par défaut */
proc registry uninstall = "c:\temp\regtemp.reg" ;
run ;

Bonjour. Je voudrais connaître la commande pour purger la fenêtre Results de SAS PC dans un programme. Merci.   Dans un programme SAS, la commande est :

DM "odsresults ; clear" ;

J'ai un nombre de tables (de 1 à 40 ou 50, il faut que soit un paramètre) et avec un SET j'en crée une seule. Comment écrire ça sans répéter 40 ou 100 fois le noms des tables dans le SET.

data ww.CMb;
  set 
     ww.CM1b
     ww.CM2b
     ...
     ww.CM40b;
run;

Merci Bonjour, et merci de votre question. Vous pouvez utiliser un programme comme celui-ci :

%MACRO empilement (nbTables) ;
   DATA ww.CMb ;
      SET
        %DO i=1 %TO &nbTables ;
          ww.CM&i.b
        %END ;
      ;
    RUN ;
 %MEND empilement ;

%empilement (40)

A partir de SAS 9.2, plus besoin de macros ! Vous pouvez écrire directement

SET ww.CM1-ww.CM40 ;

dans votre étape Data. Par contre, comme dans votre cas le nom des tables ne se termine pas par un nombre, il faudra rester à la solution macro.

Bonjour, Voici mon programme :

%macro essai(a=);
  data outpct;
    set outpct;
    variable='&a';/*???*/
  run;
%mend essai;

%essai(a=sonf);

Je voudrais en fait que dans ma table outpct apparaisse une variable nommée "variable" dont la modalité serait ici 'sonf'. Comment faire ? Merci d'avance.   Il suffit de mettre des doubles guillemets : "&a" , au lieu des simples. Ces derniers bloquent l'action du compilateur macro.

Bonjour, j'ai créé un fichier ODS PDF qui est une suite de tableaux réalisé avec des proc tabulate comme ceci :

proc tabulate data=data.tab3 missing ;
   class cat ;
   class sonf;
   tables sonf all='Total',cat*(n*f=10.0 pctn='%'*f=10.1)
         all='Total'*(n*f=10.0 pctn='%'*f=10.1) ;
run ;

où chaque variable (comme ici "sonf") est traitée en fonction de la variable "cat". Je voudrais à chaque fois récupérer le risque relatif (proc freq option cmh) et sous chaque tableau écrire : "Le risque relatif est : ....". Comment faire? Merci d'avance. voici un exemple de réponse :

1. avec une proc Freq (et l'option RELRISK plutôt que CMH plus bavarde), calculer les risques relatifs. Ceux-ci sont édités dans un objet ODS appelé RelativeRisks (si vous utilisez CMH, l'objet se nomme CommonRelRisks)
2. ajouter, juste au-dessus de la proc Freq, une instruction ODS OUTPUT pour récupérer ces informations dans une table SAS
3. après la proc Freq, ajouter une étape Data pour générer une macro-variable contenant la valeur du risque relatif qui vous intéresse
4. se servir de la valeur de cette macro-variable dans un FOOTNOTE ou un ODS TEXT.

Ci-dessous un exemple :

ODS EXCLUDE ALL ;
ODS OUTPUT relativeRisks = work.rr ;
PROC FREQ DATA = cours.produits ;
   TABLE couleur * primeur / RELRISK ;
RUN ;
ODS SELECT ALL ;
DATA _NULL_ ;
   SET work.rr (WHERE = (studyType = "Case-Control (Odds Ratio)")) ;
   CALL SYMPUT ("rr", LEFT(PUT(value, 12.2))) ;
RUN ;
ODS RTF FILE = "c:\temp\essai.doc" STARTPAGE = NEVER ;
PROC TABULATE DATA = cours.produits ;
   CLASS couleur primeur ;
   TABLE (couleur ALL="TOTAL") , 
         (primeur ALL="TOTAL") * 
         (N * F = 7. colPctN = "%" * F = 7.1) ;
RUN ;
ODS RTF TEXT = "Le risque relatif est : &rr" ;
ODS RTF CLOSE ;

Par rapport au programme de votre question, je préfère l'emploi des mots-clés PCTN, COLPCTN et ROWPCTN à celui des spécifications entre < et > du dénominateur de ces pourcentages ; PCTN sont des pourcentages de l'ensemble du tableau, COLPCTN des pourcentages-colonnes et ROWPCTN des pourcentages-lignes.

Bonjour, J’ai 2 listes de variables liste1 et liste2 (2 macro variables)

%let liste1= a b c ;
%let liste2=(a f d) ;
%let liste3=; 

Je souhaite comparer chaque variable de la liste1 avec toutes les variables de la liste2 pour constituer une liste3 excluant de la liste1 les variables figurant dans la liste2 (soit liste3=b c); Ci après le code que j’ai écris

%do i=1 %to &n;
    %if %scan(&liste1,&i) not in &liste2 %then %do;
       %let liste3=liste3 %scan(&liste1,&i);
    %end;
%end; 

NB : n est le nombre d’éléments de la liste1 que j’ai précédemment récupéré. Le pb c’est que ça ne marche pas et ci-après la log : ERROR: A character operand was found in the %EVAL function or %IF condition where a numeric operand is required. The condition was: %scan(&liste1,&i) not in &liste2 Je ne comprends pas cette erreur. Merci d'avance de votre aide. Bonjour. Le problème, c'est qu'avant la version 9 de SAS, l'opérateur IN n'existe pas en macro-langage. Il le prend donc pour du texte et n'arrive pas à évaluer la condition. Par contre, on peut utiliser une fonction comme TRANWRD, qui va remplacer un nom de variable vu dans LISTE2 par un blanc. Après avoir passé tout LISTE2 en revue (TRANWRD n'accepte qu'un mot à la fois à remplacer), on supprime les blancs inutiles pour la beauté du résultat.

%let liste1= a b c ;
 %let liste2= a f d ;
 %let liste3=;
 %MACRO sansListe2 ;
    %GLOBAL liste3 ;
    %LET liste3 = &liste1 ;
    %LET i = 1 ;
    %DO %WHILE (%SCAN(&liste2,&i) NE ) ;
       %LET liste1 = %SYSFUNC(TRANWRD(&liste1,%SCAN(&liste2,&i), )) ;
       %LET i = %EVAL(&i + 1) ;
    %END ;
    %LET liste3 = %SYSFUNC(COMPBL(&liste3)) ;
 %MEND sansListe2 ;
 %sansListe2 ;

Comment faire pour renommer l'ensemble des variables d'une table SAS, surtout quand il y en a plus d'une centaine ?   Si vos variables ont des noms organisés en séquences, vous pouvez les renommer d'un seul coup avec cette écriture :

DATA maTable ;
    SET maTable (RENAME = (v3-v15 = x20-x32)) ;
 RUN ;

Les variables s'appellent à l'origine v3, v4, v5, ..., v15 et après renommage, x20, x21, ..., x32. Sinon, vous pouvez construire une table SAS avec les anciens et les nouveaux noms (éventuellement à partir d'une feuille Excel importée). L'exemple ci-dessous vous montre comment on peut ensuite générer automatiquement la litanie de RENAME.

DATA work.nouveaux_noms ;
    INPUT ancien $ nouveau $ ;
DATALINES ;
name nom
sex sexe
weight poids
height taille
;
 RUN ;
 %LET table = sashelp.class ;
 /* NE PLUS RIEN MODIFIER APRES CETTE LIGNE */
 DATA _NULL_ ;
    SET work.nouveaux_noms END = fin ;
    IF _N_=1 THEN DO ;
       CALL EXECUTE ("DATA work.nouvelle_table ;") ;
       CALL EXECUTE ("SET &table (RENAME=(") ;
    END ;
    CALL EXECUTE (ancien!!"="!!nouveau) ;
    IF fin THEN DO ;
       CALL EXECUTE (")) ;") ;
       CALL EXECUTE ("RUN ;") ;
    END ;
 RUN ;

Bonjour. Je souhaiterais pouvoir livrer à un utilisateur un macro-programme compilé. Comment dois-je m'y prendre, et quelles manipulations doit-il effectuer de son côté pour l'utiliser ? Merci.

1. Déclarer une bibliothèque sur ce répertoire. LIBNAME ma_macro "c:\temp" ;
2. Déclarer à SAS qu'on veut y mettre des macros (ou qu'il y en a déjà là). OPTIONS MSTORED SASMSTORE = ma_macro ;
3. Exécuter le macro-programme en modifiant sa PREMIERE ligne : %MACRO mon_macro_programme (parametre1, parametre2, ...) / STORE ; ... %MEND mon_macro_programme ;

Et le tour est joué. Ensuite, pour l'utilisateur à qui on livre le catalogue SASMACR.SC7(ou .SAS7BCAT selon le formatage du disque dur sur lequel on a écrit le catalogue, sans importance pour l'utilisation), il lui faut : - répéter les étapes 1 (en adaptant au nom du répertoire où il a sauvé le fichier SASMACR) et 2 à l'identique - exécuter ensuite normalement le macro-programme :

%mon_macro_programme (valeur1, valeur2, ...) ;

Bonjour. J'ai des problèmes avec le fonctionnement des macro-variables. Par exemple, si on a : %let mvn = 1 ; %let mvtab = total ; %let mvtab1 = mois ; &&mvtab&mvn -> &mvtab1 soit mois, là je comprends. Mais : &&&mvtab&mvn -> &&mvtab1 -> &mois dans mon esprit, mais non ! Pouvez-vous m'expliquer ?   Il y a 5 règles pour la transformation d'une chaîne de caractères contenant des &. Ce sont : 1) &mv1 ==> valeur de la macro-variable MV1 2) &mv1. ==> valeur de la macro-variable MV1 3) texte ==> le même texte à l'identique 4) && ==> && 5) l'expression est lue de gauche à droite, en remplaçant chacun des 4 motifs ci-dessus au fur et à mesure qu'ils sont rencontrés. Si, après une première série de transformations, il reste des &, l'expression sera lue à nouveau, de gauche à droite. En pratique, dans vos exemples... &&mvtab&mvn est décomposé ainsi : && ==> & avec la règle 4 mvtab ==> mvtab avec la règle 3 (les & qui précèdent ont déjà été traités, donc MVTAB est du texte) &mvn ==> 1 avec la règle 1 Il reste des &, donc deuxième lecture du résultat (règle 5) : &mvtab1 ==> mois et c'est OK (règle 1 à nouveau). > &&&mvtab&mvn - les && deviennent un seul & pour la suite ; - vient ensuite &mvtab qui devient total ; - vient ensuite &mvn qui devient 1 ; - reste avec &total1 et donc, règle 5, on y revient. Si la macro-variable TOTAL1 existe, c'est bon, parce qu'on récupère sa valeur. Sinon, on aura &TOTAL1 comme résultat, plus un message dans la Log "Apparent symbolic reference TOTAL1 not resolved" (comprendre : "qu'est-ce que c'est que cette macro-variable TOTAL1 dont personne ne m'a prévenu qu'elle existait ?!").

Bonjour, je rencontre un problème après avoir initialiser SEUIL et ECARTY à l'aide de symput, la comparaison entre ces deux valeurs ne se fait pas correctement: &SEUIL.>&ECARTY. (en vérifiant avec des put dans le log, 10.4 est inférieur à 4.5987562 !!) La comparaison avec %SYSEVALF ne fonctionne pas non plus... Merci de votre réponse   Vous n'étiez pas loin d'une solution à votre problème avec %SYSEVALF. En effet, le problème vient du fait que les valeurs des macro-variables sont traitées comme du texte, et alors 10.4, qui commence par un 1, est forcément inférieur à n'importe quel nombre commençant par un 4. En revanche, %SYSEVALF permet de forcer les calculs. On peut donc écrire :

%IF %SYSEVAL(&seuil.-&ecarty.) > 0 %THEN ...

et obtenir un résultat correct !

La procédure suivante

proc transpose data=infic
             prefix=cnt
                out=outfic;
   var nocnt;
   by client; 
run ;

va générer cnt1 à cntn. Comment récupérer le nombre de variables générées (n) dans une étape data ? Merci.   Pour mettre ce nombre dans une macro-variable, voici un premier programme :

DATA _NULL_ ;
    SET outfic ;
    ARRAY transpose cnt: ;
    CALL SYMPUT ("nbNllesVar", DIM(transpose)) ;
    STOP ;
 RUN ;

Vous récupérez le nombre de variables créées par la procédure TRANSPOSE dans la macro-variable &nbNllesVar. Pour disposer de ce nombre sous forme de variable dans l'étape Data, il suffit de modifier légèrement ce programme :

DATA ... ;
    SET outfic ;
    ARRAY transpose cnt: ;
    nbVar = DIM(transpose) ;
 /* il est également possible d'opérer des traitements avec une boucle sur l'Array : 
    DO i = 1 TO DIM(transpose) ;
       traitement sur transpose(i)
    END ;
 */
RUN ;

Je voudrais utiliser dans un LIKE "%...%" la valeur d'une macro-variable à la place des ... Le programme suivant ne fonctionne pas :

%LET recherche = ar ;
PROC PRINT DATA = sashelp.class ;
    WHERE soc LIKE "%&recherche%" ;
RUN ;

Comment résoudre ce problème ?   Il faut masquer au macro-compilateur les deux %. Pour cela, on utilisera la macro-fonction %NRQUOTE, qui masque des caractères pendant la phase de résolution (transformation du programme par le macro-compilateur)... Le macro-compilateur n'est donc intéressé que par l'expression &recherche, qui ne pose pas de problème. Il est ensuite transmis le programme correct au compilateur SAS, qui aura le droit de voir les %.

%LET recherche = ar ;
 PROC PRINT DATA = sashelp.class ;
    WHERE soc LIKE "%NRQUOTE(%)&recherche%NRQUOTE(%)" ;
 RUN ;

J'ai des catalogues SASMACR de macro-programmes compilés dans plusieurs répertoires différents. Mais l'option SASMSTORE n'autorise qu'une seule bibliothèque. Comment utiliser tous mes catalogues SASMACR simultanément ?   On peut créer une seule bibliothèque qui en regroupe en fait plusieurs (depuis la version 8.0). On peut donc déclarer par ce biais plusieurs chemins pour plusieurs catalogues de macros...

LIBNAME bib1 "..." ;
LIBNAME bib2 "..." ;
LIBNAME bibmac (bib1 bib2) ;
option SASMSTORE = bibmac MSTORED ;

SAS ira d'abord chercher dans le catalogue bib1.sasmacr, puis en cas d'échec (le macro-programme demandé ne s'y trouve pas) dans bib2.sasmacr. L'écriture d'une nouvelle macro se fera dans bib1.sasmacr. Bien sûr, cela marche avec plus de deux bibliothèques.

J'aimerai savoir s'il est possible de faire s'arrêter le programme et annuler les éventuelles instructions suivant l'appel du MP (un sorte de break ), si une certaine condition est vérifiée.

%if &Nberr=0 %then %do;
     « arrêter tout »
%end ;

Si c'est possible comment faire ? Avec les versions de SAS antérieures à la 9, on ne peut traiter le problème qu'à "l'ancienne" avec un %GOTO vers un autre point du programme (après lequel on ne fera plus rien).

%macro MP1 ;
  %if condition %then %do;
      %goto exit;
  %end;

  %exit:
%mend MP1;

Avec la version 9 apparaissent deux instructions %ABORT  et %RETURN qui permettent d'arrêter l'exécution du macro-programme. %ABORT arrête le MP avec un message d'erreur tandis que %RETURN arrête le MP sans erreur.

J'ai une macro-variable i à laquelle je voudrais ajouter 1. Quand j'écris %let i=&i+1 ; je n'obtiens pas le résultat recherché (j'ai 3+1 comme valeur de i au lieu de 4). Que faire ? Il ne faut pas perdre de vue qu'une macro-variable ne contient jamais QUE DU TEXTE. Alors quand on dit à SAS quelque chose comme %let i = &i + 1 ; pour lui ce ne sont que les caractères '+' et '1' ajoutés à la fin d'une chaîne de caractères. Aussi, pour le forcer à faire les opérations, il existe deux fonctions : %EVAL et %SYSEVALF. La première ne travaille que sur des entiers, et renvoie des résultats entiers. C'est pour cela que la seconde existe, elle travaille sur les nombres réels (à virgule). Pour juste incrémenter un compteur, la première suffit largement.

%let i = %eval (&i + 1) ;

Je souhaite générer des tables automatiquement avec un programme sas, mais impossible d'utiliser les fonctions cards et datalines ! Quelle est l'origine du problème et existe-t-il une astuce pour y remédier ? Merci d'avance. exemple de script :

 %macro essai;
 data table;
 input variable;
 cards;
 1
 2
 3
 ;
 run;
 %mend essai;
 %essai;
 
 ERROR: The macro ESSAI generated CARDS (data lines) for the DATA step, which could cause incorrect results. The DATA step and the macro will stop executing.
 NOTE: The data set WORK.TABLE has 0 observations and 1 variables.

  Bonjour. Effectivement, l'emploi de CARDS, CARDS4 et DATALINES est interdit dans un macro-programme. La raison est sans doute la difficulté prévisible de bien repérer les données proposées. Une alternative sera de mettre les données dans un fichier texte et de le lire avec INFILE ... INPUT.

Bonjour, J'essaie de récupérer des données d'un fichier texte dans des macro variables sans créer une table sas en dur en utilisant data _null_. En lançant la code sas ci-après, je n'ai pas de message d'erreur mais je ne sais pas comment récupérer les données dans 2 macro variables sans faire un call symput qui est plutot basé sur une table sas en dur. Exemple: Soit le fichier Essai.txt ayant la structure suivante: a, b Toto, lulu Code sas:

data _null_;
 infile "c:\essai.txt" firstobs=2 dlm =',';
 input a$ b$;
run;

Bonjour. CALL SYMPUT ne s'applique pas forcément à des tables SAS en dur ; tout ce qui peut être chargé dans le vecteur de travai (PDV) peut être utilisé dans un CALL SYMPUT pour alimenter des macro-variables.

data _null_;
   infile "c:\essai.txt" firstobs=2 dlm =',';
   input a$ b$;
   call symput ("mva",a) ;
   call symput ("mvb",b) ;
run;

Ce programme doit fonctionner correctement et vous créer les MV nécessaires.

Bonjour, Pouvez-vous me dire s'il existe une macro ou procédure qui exporte une table en fichier excel (97) directement? Merci d'avance pour votre précieuse réponse. Bonjour. Si vous possédez SAS version 8 ou 9, c'est très simple :

ODS HTML FILE = "chemin et nom de votre fichier.xls" ;
 TITLE ;
 FOOTNOTE ;
 PROC PRINT DATA = votre_table LABEL NOOBS ;
 RUN ;
 ODS HTML CLOSE ;

Vous obtiendrez ainsi une pseudo feuille Excel (en fait, c'est une page Web habillée d'une extension XLS, mais Excel 97 n'y verra que du feu). En revanche, pour pouvoir ajouter d'autres feuilles au classeur par la suite, il est recommandé d'ouvrir Excel, d'ouvrir la feuille créée et de la sauvegarder en forçant son type à "Classeur Excel". Plus proprement, mais uniquement si vous possédez le module ACCESS TO PC FILES, vous pouvez exporter directement dans une vraie feuille Excel ainsi :

PROC EXPORT DATA = votre_table OUTFILE = "chemin et nom de votre fichier.xls"
     REPLACE DBMS = EXCEL97 ;
RUN ;

Pour savoir si vous possédez ledit module, exécutez le programme suivant :

PROC SETINIT NOALIAS ;
RUN ;

et regardez dans la Log. Si une ligne "SAS/ACCESS Interface to PC Files" y apparaît (ou un intitulé approchant, il varie selon les versions), c'est bon. Sinon, il faudra opter pour la première solution.

Bonjour, Je souhaiterai réaliser une analyse discriminante qualitative via la méthode DISQUAL. Je sais qu'il faut réaliser une ACM pr transformer les variables qualitatives en variable quantitatives et que c'est à partir des résultats des facteurs de l'ACM que je pourrai ensuite effectuer l'analyse discriminante. A l'heure actuelle, j'ai effectué une ACM avec le programme joint :

proc corresp data=stage.basefinale outc=corr;
 tables Nom_DRD naf cible effectif_consolide2 nb_etablissement2 chiffre_affaire2 libelle_Forme_Juridique_Prospect Departement_prospect ;
 run;

Mes questions sont les suivantes : Est-ce que l'ACM effectué ci-dessus est bonne? Et sur quels résultats exactement dois-je réaliser l'analyse discriminante (inertie, mass, dim,....)? Merci d'avance ! Bonjour. Pour pouvoir enchaîner ACM et analyse discriminante, il faut réaliser l'ACM dans l'espace des individus. Or l'instruction TABLES ne permet de se placer que dans l'espace des variables. Vous devez plutôt utiliser l'instruction VAR, et mettre en entrée une table d'indicatrices (à créer avec la procédure Transreg par exemple). Vous trouverez sur notre site une macro SAS pour faire un modèle DISQUAL.

Bonjour, j'aurais aimé savoir s'il existe une petite macro pour dessiner le graphique des axes factoriels des données obtenues par la proc CORRESP ? Jusqu'à présent, je ne peux que tout envoyer sous Excel et faire un lourd traitement car on ne peut avoir le nom des modalités sur le graphiques en même temps que les points... Merci d'avance ! Bonjour. Pas de macro publique à l'horizon, si ce n'est celles qu'on peut trouver sur le site de l'INSEE et qui nécessitent SAS/GRAPH. En revanche, avec une proc PLOT (et son esthétique "rustique"), on peut facilement afficher les points et du texte correspondant à côté :

PROC PLOT DATA = tableSAS ;
 PLOT varY * varX = "#" $ variableTexte ;
RUN ; QUIT ;

Le signe # sert de marqueur aux points (il peut être remplacé par ce que l'on veut) et variableTexte contient les noms de modalités, identifiants d'individus, etc. A noter qu'à partir de la version 9.1 de SAS, ODS GRAPHICS produit le 1er plan factoriel d'une AFC avec la procédure CORRESP. En revanche, il nécessitera SAS/GRAPH en version 9.2 (et redevient dans SAS/Base à partir de SA 9.3 !!!).

Bonjour,  si le CCC de la proc FASTCLUS est très très négatif, comment puis-je le corriger? J'ai essayé de changer le nombre de classes mais cela ne marche pas.

Bonjour. Les valeurs du CCC supérieures à 3, comme le raconte la doc SAS, sont une rareté sur de vrais jeux de données. En réalité, il arrive souvent qu'on ait des valeurs négatives de l'ordre de plusieurs centaines. L'important est déjà d'observer un pic du CCC pour un nombre de classes (il faut essayer des procédures FASTCLUS avec plusieurs nombres de classes et représenter une courbe avec le nombre de classes en abscisses et le CCC en ordonnées). Vous pouvez aussi essayer de changer l'ordre de la table en entrée de FASTCLUS. Ainsi les points de départ dans la construction des classes seront différents, et les classes finales également.

Bonjour,

Je désire effectuer une CAH sous sas avec la PROC FASTCLUS suivi de la PROC CLUSTER car ma base de données est volumineuse. J'aimerai savoir s'il existe une option permettant de fixer le nombre minimum d’individus acceptés dans chacune des classes afin de ne pas se retrouver avec des classes comportant 10 individus et une autre 5000.

Bonjour.

Dans l'instruction PROC FASTCLUS, vous avez une option DELETE= derrière laquelle vous pouvez indiquer la taille minimale d'une classe.

J'ai besoin de faire une classification sur des individus décrits par des variables discrètes. Est-ce qu'il me suffit de travailler sur des indicatrices de ces variables ?

Il serait plus correct d'alimenter la procédure de classification (proc CLUSTER ou FASTCLUS ou les deux) avec les sorties (coordonnées sur les axes factoriels) d'une Analyse des Correspondances Multiples (ACM réalisée avec la proc CORRESP). Comme la proc CORRESP attend un tableau disjonctif complet, on l'alimente effectivement avec des indicatrices. On récupère ensuite les coordonnées des individus sur les axes factoriels avec l'option OUT. Ces coordonnées sont des variables quantitatives : on peut donc les utiliser dans les procs CLUSTER et FASTCLUS.

Je souhaiterais réaliser une classification à l'aide de variables qualitatives. Je dispose de SAS Enterprise Miner et je souhaiterais savoir si ce dernier peut me réaliser ma classification. Et si oui, comment ?

SEM est un peu borné côté variables qualitatives. L'idée serait de lui fournir des variables quanti qui racontent la même chose. Pour ça, il faudrait faire une ACM (proc CORRESP) dans un noeud SAS Code par exemple...

J'ai une base de données avec beaucoup d'individus et 4 variables ( 46 modalités). les variables sont sous la forme d'un tableau disjonctif complet. Je veux effectuer une classification sur les variables. Ici, je ne m'interesse qu'aux variables et non aux individus. Je veux savoir quelles modalités peuvent être regroupées. Comment faire une classification? Il existe peut-être une autre méthode que les classifications ?

 

Bonjour. Pour trouver des similitudes entre modalités de variables, la technique usuelle est de faire une ACM avec une proc CORRESP, et de regarder l'espace des variables pour y repérer des proximités. Cependant, on peut effectivement imaginer "automatiser" cette recherche avec une classification hiérarchique ; pour les variables quantitatives, SAS propose d'ailleurs la proc VARCLUS qui fait ce genre d'agrégations. Pour réussir quelque chose de semblable sur des données quali, il faut enchaîner une proc CORRESP (pour obtenir les coordonnées factorielles des modalités), une proc CLUSTER (pour la CAH) et une proc TREE (pour afficher l'arbre d'agrégation). D'un point de vue code, ça ressemblerait à :

/* création du tableau disjonctif complet */
 PROC TRANSREG DATA=scoring.assur DESIGN NOPRINT ;
 MODEL CLASS(marque prof c_permis zontarif / ZERO=NONE) ;
 OUTPUT OUT=work.tdc ;
 RUN ;
 /* recuperation des coordonnées factorielles */
 ODS OUTPUT colCoors = work.variables ;
 PROC CORRESP DATA=work.tdc NOROW DIMENS=%EVAL(&_trgindn-4) ;
 VAR &_trgind ;
 RUN ;
 /* CAH */
 PROC CLUSTER DATA=work.variables OUTTREE = work.dendo METHOD=WARD ;
 VAR dim: ;
 ID label ;
 RUN ;
 /* affichage du dendogramme */
 PROC TREE DATA=work.dendo HORIZONTAL ;
 ID label ;
 RUN ;

Bonjour.

Je veux faire une classification sur les individus d'un tableau disjonctif complet. Pouvez-vous me donner le code sous SAS ? D'avance merci.

Bonjour.

Comme votre point de départ est un tableau disjonctif complet, il est préférable de faire une ACM (PROC CORRESP) au préalable. On récupère les coordonnées factorielles des observations dans la table créée par l'option OUTC de la PROC CORRESP (filtrer uniquement les lignes où _TYPE_="OBS"). La procédure CLUSTER construit ensuite une CAH sur les coordonnées factorielles :

PROC CLUSTER DATA = tableSAS
      OUTTREE = tableDendogramme ;
   VAR dim: ;
RUN ;

La table créée par l'option OUTTREE contient les informations nécessaires au dessin du graphique de fusion des classes (dendogramme ou graphique arborescent). On obtient ce dernier par la procédure TREE :

PROC TREE DATA = tableDendogramme ;
RUN ;

Une fois choisi le bon nombre de classes, vous exécutez une dernière fois la procédure TREE pour obtenir l'affectation des individus aux classes :

PROC TREE DATA = tableDendogramme
      OUT = tableClassement
      NCLUSTERS = nbClasses ;
RUN ;

Bonjour, J’ai enregistré l'ensemble des commandes de mon batch dans un fichier txt. Quelles sont ensuite les commandes de lancement? D'avance merci

Bonjour.

Pour lancer un programme SAS en batch, la commande Unix correspond au raccourci qui lance habituellement SAS.

Il faut indiquer le programme à exécuter après l'option -SYSIN, entre guillemets.

Par exemple : "home/pgm/SAS9/sas.exe" -CONFIG "home/pgm/SAS9/SASV9.CFG" -SYSIN "home/users/perso/pgm.txt"

On peut récupérer la Log en indiquant un nom de fichier après l'option -LOG, et on doit indiquer des instructions ODS dans le programme à exécuter pour récupérer aisément les sorties. Si vous utilisez habituellement un autoexec, il est préférable d'indiquer celui-ci au début du programme à exécuter : par exemple :

%INCLUDE "home/users/perso/autoexec.sas" ;
 /* début du programme soumis en batch... */ 
 DATA work.test ;
 SET etc.

Bonjour,

je travaille sur serveur et souhaiterais enregistrer mes tables sur le serveur sous un autre format que le format SAS (pour importation sous BO designer par la suite). Merci d'avance.

Bonjour.

Pour l'export vers Business Objects, le type de fichier le plus simple à transmettre depuis SAS est un fichier texte à séparateur tabulation. On peut le produire, avec une version 8 ou supérieure, à l'aide de la procédure EXPORT, comme le titre de votre question le suggérait :

 PROC EXPORT DATA = sashelp.class
 OUTFILE = "~/test.dat"
 DBMS = TAB ;
 RUN ;

 

Le répertoire ~ est la racine de votre compte utilisateur.

L'autre option est d'utiliser un peu de macro-langage et au final une étape Data pour réaliser cet export. Le macro-langage récupère auprès du dictionnaire des données (créé par la PROC CONTENTS) une liste de noms de variable pour l'en-tête du fichier, et une liste de noms de variables pour l'export proprement dit. Ces créations de macro-variables se font dans une procédure SQL. Enfin, une étape Data d'export "classique" avec instructions SET, FILE et PUT, permet d'écrire dans le fichier voulu.

 

 PROC CONTENTS DATA = sashelp.class
 OUT = work.dico NOPRINT ;
 RUN ;
 PROC SQL NOPRINT ;
 SELECT QUOTE(LEFT(TRIM(name))),
 LEFT(TRIM(name))
 INTO : liste_en_tete SEPARATED BY " '09'x ",
 liste_variables SEPARATED BY " '09'x "
 FROM work.dico
 ORDER BY varnum
 ;
 QUIT ;
 DATA _NULL_ ;
 SET sashelp.class ;
 FILE "c:\test.dat" ;
 IF _N_ = 1 THEN PUT &liste_en_tete ;
 PUT &liste_variables ;
 RUN ;

Le charme de ces deux programmes est qu'ils ne nécessitent jamais l'énumération des noms des variables (pratique quand on possède des dizaines ou des centaines de colonnes dans la table à exporter).

Je souhaite allouer une librairie qui pointerait sur des données situées sur un serveur UNIX qui n'est pas celui sur lequel est installé le SAS que j'utilise.Cependant, si cela est utile, le logiciel SAS est installé sur les 2 serveurs.

Y-a-t-il une (ou plusieurs ??) solutions ?

Merci d'avance,

La présence de SAS sur le second serveur évite la solution assez brutale de devoir transférer (via FTP par exemple, ou un FILENAME FTP au mieux) les données d'un serveur à l'autre.

Deux solutions se profilent à ce problème :

 

1. Faire travailler directement le second serveur, celui où se trouvent les données. Un RSUBMIT ... ENDRSUBMIT permet de lui faire effectuer le maximum de traitement. Pour rappatrier ensuite les données obtenues (si le but est de les exploiter sur le "premier" serveur), une procédure DOWNLOAD fera l'affaire. (Les syntaxes sont précisées en fin de réponse.
2. La deuxième (et certainement pas dernière) solution consiste à déclarer sur le "premier" serveur une bibliothèque RLS, c'est à dire une image, un pointeur, un lien vers une bibliothèque du second serveur. On considère alors les données de cette bibliothèque comme toutes celles qui se trouvent sur le premier serveur. Les temps de réponse de cette solution seront certainement médiocres. Mais sa simplicité est maximale.

 

Syntaxe pour le RSUBMIT : 
 RSUBMIT ;
 PROC xxx ... ;
 ...
 RUN ;
 ENDRSUBMIT ;

Syntaxe pour la proc DOWNLOAD :
 RSUBMIT ;
 PROC DOWNLOAD DATA = tableSASserveur2 OUT = tableSASserveur1 ;
 RUN ;
 ENDRSUBMIT ;

Syntaxe pour le RLS :
 RSUBMIT ;
 LIBNAME toto "chemin" ;
 ENDRSUBMIT ;
 LIBNAME Rtoto SLIBREF = toto SERVER = nomDuServeur ;

La démarche suivante pose problème :

• j'ai créé un échantillon sur ma session Unix...
• je l'ai transféré en tant que fichier à plat sur Windows NT
• je l'ai importé sous SEM...

le problème qui se pose : des variables qui étaient dans ma base de départ de type char deviennent de type num... j'ai voulu les modifier dans un noeud IDS mais ça ne fonctionne pas... Y a t-il un autre moyen?

Il s'agit en fait d'un problème d'importation de SAS lui-même, pas spécifique à SEM. Il prend comme numériques toutes les variables n'ayant que des valeurs chiffrées (même s'il s'agit de codes). Le plus simple est peut-être de faire l'import à la main avec une étape Data et une instruction INPUT.

Je travaille en client/serveur. Je crée en RSUBMIT des formats avec une PROC FORMAT. Je fais une option FMTSEARCH sur la librairie qui contient le catalogue de formats. Pour l'exécution de procédures, tout va bien. Mais quand je veux regarder ma table avec l'Explorer, SAS me dit qu'il ne trouve pas les formats. Que se passe-t-il ?

LE PROBLEME : l'architecture client/serveur ne fait pas transiter les formats. Cela implique entre autres qu'on ne peut pas utiliser sur le client les formats du serveur et vice-versa, et que l'on ne peut pas créer sur le serveur des formats depuis le poste client (même dans un RSUBMIT).

LA SOLUTION : Première étape, créer le(s) format(s) en LOCAL. Donc sur le PC. Pour cela, exécuter EN-DEHORS du bloc RSUBMIT / ENDRSUBMIT la procédure formats avec une syntaxe

 

PROC FORMAT LIB = librairie_locale ;
 etc...
 RUN ;

Deuxième étape, le catalogue FORMATS créé dans la librairie locale doit être "remonté" sur le serveur. Pour cela, SUR LE SERVEUR cette fois (dans un bloc RSUBMIT / ENDRSUBMIT), utiliser la PROC UPLOAD qui est dédiée à la copie de "membres" SAS d'une librairie client dans une librairie distante du serveur. Si, par exemple, vous avez stocké les formats dans WORK.FORMATS, vous les remonterez ainsi vers ServLib.FORMATS :

PROC UPLOAD INCAT = WORK.FORMATS
 OUTCAT = ServLib.FORMATS ;
 RUN ;

Bonjour, Comment traduire un modèle issu de la procédure PROC ARIMA (Ex : Factor 1: 1 - 0.52379 B**(1)) en une équation de prévision telle Xt en fonction de Xt-1, Xt-12, ... ? Merci d'avance de votre réponse.   Deux solutions :

1. la proc ARIMA a une option FORECAST (avec une option LEAD pour indiquer le nombre de périodes pour lesquelles calculer des valeurs) pour créer une table de prévisions
2. vous pouvez mettre en œuvre l'équation de prévision dans une étape Data : l'observation à t-1 s'obtient avec la fonction LAG, t-2 avec LAG2, etc., à condition que les observations soient triées par ordre chronologique.

Bonjour, Le programme pour un ARIMA ((011)(011)12) est-il...

proc arima data=a.s1;
 identify var=prod(1,12) nlag=24 noprint;
 estimate q=(1)(12) ;
run; quit;

ou

proc arima data=a.s1;
 identify var=prod(1,12) nlag=24 noprint;
 estimate q=(1)(12) Q=(1)(12) ;
run; quit;

??? merci   Bonjour. On suppose qu'on cherche à estimer un processus SARIMA (p,d,q)(P,D,Q)s. Dans l'instruction ESTIMATE vous devez indiquer P,p, Q et q, avec une syntaxe qui défie un peu la logique : ESTIMATE P=(p)(P) Q=(q Q) ; En revanche, comme SAS ne fait pas de différence entre minuscules et majuscules en dehors des chaînes entre guillemets, peu importe qu'on écrive P= et Q= ou p= et q=. Pour la différentiation et la saisonnalité, c'est l'instruction IDENTIFY qui les décrit, comme dans votre exemple : VAR=série(d,s*D).

Comment choisir p et q (pour un processus ARMA(p,q)) en lisant un autocorrélogramme? Merci   Bonjour. Voici un petit extrait de support de cours sur la question. Dans SAS, outre les auto-corrélogrammes produits par la procédure ARIMA, il y a la possibilité de laisser SAS proposer ses rangs de modèle ARMA avec la procédure HPFDIAGNOSE incluse dans le très coûteux module Forecast Server.

Je dois calculer le score d'apptence pour le contrat auto et je voudrais savoir si je dois prendre en compte dans mon étude tous les clients ayant un contrat auto existant dans mon portefeuille ou uniquement les clients qui ont souscrit au contrat auto depuis deux ans par exemple Merci d'avance   Bonjour. Il n'y a pas de réponse tranchée à votre question. Tout dépend des effectifs dont vous disposez. En gros :

• soit vous avez peu de contrats auto récents (mettons quelques centaines seulement) et il faudra probablement ouvrir un petit peu la plage temporelle pour construire une base d'étude avec, au moins, un millier de contrats auto, et un millier de clients n'en ayant pas ;
• soit vous avez déjà, avec les nouveaux clients auto des deux années écoulées, des volumes suffisants, et le risque d'aller chercher les clients plus anciens serait de prendre un compte un profil qui n'est plus ceux des clients qui vous rejoignent actuellement. (Pour des raisons d'évolution de tarifs, de concurrence, d'image, de campagne publicitaire, ceux qui ont souscrit il y a, mettons, 5 ans, ne le feraient peut-être plus chez vous aujourd'hui, et ne restent que par inertie.)

D'une façon générale, plus les données sont fraîches, meilleure sera la capacité du score à "coller" au futur proche. En revanche, il faut rester vigilant sur les volumes manipulés, qui seuls pourront garantir un minimum de robustesse de votre modèle de score. Comme je vous l'indiquais, travailler sur un échantillon équilibré de 2000 individus me semble un minimum souhaitable.

Bonjour, je souhaite réaliser un score "durée de conservation d'un véhicule" à l'aide de la proc PHREG. Je voulais savoir s'il était possible d'avoir dans la table SAS plusieurs lignes par client. En effet l'unité d'observation étant le vehicule, il peut y en avoir au moins 2 par client. Cela pose-t-il un problème ? Sous quelle forme doivent apparaître les données ?   Comme pour toute modélisation, la question est de savoir si les observations sont indépendantes. Si vous travaillez exclusivement sur les caractéristiques des véhicules et de leur contrat, on peut considérer que les données que vous voulez attaquer sont effectivement indépendantes. Si vous ajoutez au modèle les caractéristiques des propriétaires, cela peut conduire à des observations considérées comme répétées. Cependant, ce n'est qu'une question d'appréciation : ce n'est pas parce qu'on ajoute l'âge en tranches du propriétaire par exemple que cela va grandement modifier l'indépendance des observations. En tout cas, au pire, il s'agit d'un petit biais par rapport à la théorie, qui va conduire votre modèle à sous-estimer la variance de vos coefficients et peut-être, au pire, à vous indiquer comme significatifs des coefficients qui ne le sont pas.

Pour déterminer la qualité de mon modèle logistique j'ai utilisé la valeur c qui est de 0.71 ; peut-on dire que dans 71% des cas le modèle est bien prédit ? sinon, quel indicateur utiliser ? merci.   Le c de 0,71 ne signifie pas qu'on a 71% de bonnes prédictions. Pour pouvoir donner ce genre d'indications, il faut :

1. choisir un seuil pour transformer les prédictions continues (le score) en prédictions binaires (par exemple : 0,5 : si P_1 < 0,5 alors Ypredit = 0, sinon Ypredit=1)
2. calculer la nouvelle variable binaire Ypredit
3. la croiser (dans une proc Freq) avec la variable Yobservé
4. additionner les pourcentages (2e ligne de chaque case) des cellules dans la diagonale du tableau (correspondances entre Yobservé et Y prédit).

Là, on connaît le % de cas où le modèle fait de bonnes prédictions. Attention cependant, ça reste une estimation optimiste : ce taux est évalué sur les données ayant servi à construire le modèle. Si vous le pouvez, conservez de vos données initiales un échantillon de données (20 à 30%) qui ne sera pas utilisé pour construire le modèle, et sur lequel vous pourrez construire ce tableau croisé des prédictions versus observations. On peut aussi utiliser les options CTABLE et PPROB de l'instruction MODEL pour obtenir les taux de bien / mal classés en fonction de différents seuils.

Bonjour, j'aimerai savoir à l'aide de quelles options sous sas peut on mesurer l'efficacité d'un modèle logistique polytomique (Y a 4 modalités). Est ce que l'on peut tracer les courbes roc, du lift et de concentration comme pour un modèle binaire ? Ou faut t'il tracer une courbe pour chacune des modalités de la variable Y ?? D'avance merci.   L'évaluation d'un modèle polytomique n'est pas simple, puisqu'on a 3 fonctions de score indépendantes pour Y à 4 modalités. La performance globale du modèle est donnée par la log-vraisemblance et les critères d'Akaike et de Schwarz. Ils indiquent, entre plusieurs modèles contenant des variables explicatives différentes, lequel est le meilleur. On peut effectivement construire les indicateurs graphiques usuels (courbe Roc, concentration) d'une régression logistique binaire, mais il y en aura autant que de modalités de Y. Les courbes de concentration sont cependant intéressantes car elles peuvent aider à repérer une faiblesse dans la détection d'un type de modalité dans le score. Les courbes de lift et Roc peuvent également être tracées (une par fonction de score, donc autant que de modalités de Y), mais je ne pense pas que leur lecture soit très instructive.

Bonjour, on sait que pour la proc Logistic, la constante est la note moyenne des modalités de référence, mais qu'en est-il pour la Genmod ? Les modalités de référence y sont mises à 0 dans les sorties. Merci beaucoup.   Quand les coefficients de référence sont non nuls, la constante correspond au log de la proportion évènements / non-évènements sur l'ensemble de la population ; quand les coefficients de référence sont des zéros, la constante traduit le log de la proportion évènements/non-évènements pour les individus qui présentent toutes les modalités de référence. Dans la proc GENMOD à partir de la version 9 de SAS, et dans la proc LOGISTIC à partir de la version 8, on peut choisir le type de paramétrage dans l'instruction CLASS :

CLASS variablesQuali / PARAM = GLM ;

donne des coefficients de référence égaux à zéro. C'est le choix par défaut dans GENMOD.

CLASS variablesQuali / PARAM = REF ;

donne des contraintes pour que l'ensemble des coefficients d'une variable qualitative soit nul. C'est le choix par défaut dans LOGISTIC.

Bonjour, je souhaite modéliser un taux de destruction (rapport du sinistre sur capital assure), dans des cases tarifaires (croisement de variables tarifaires). La loi beta est souvent utilisée pour cela (support sur [0,1]]. Je souhaitais utiliser GENMOD, mais la loi Beta ne fait pas partie de la famille exponentielle. Y a t-il une autre procédure plus adaptée ? Merci d'avance.   Les documents suivants (http://psychology.anu.edu.au/people/smithson/details/betareg/Readme.pdf, http://psychology.anu.edu.au/people/smithson/details/betareg/Smithson_Verkuilen06.pdf et des exemples sur http://psychology.anu.edu.au/people/smithson/details/betareg/exemples_SAS_beta_regression.sas) expliquent comment faire de la régression beta avec une proc NLMIXED. Bon courage.

Bonjour, J'utilise la proc LOGISTIC de SAS avec les options de sortie LOWER et UPPER permettant d'obtenir un intervalle de confiance autour de la probabilité PRED, celui-ci est construit par la méthode de Wald. Je suis capable de recalculer la probabilité sur une autre population que celle de la construction du score via la formule de score, mais je ne sais pas simuler la méthode de Wald utilisée car je ne connais pas sa formulation mathématique. Pouvez-vous me communiquer le code qui permet de simuler la méthode de Wald, utilisée dans la proc LOGISTIC de SAS pour calculer les intervalles de confiance.     Les détails de calculs de la procédure LOGISTIC peuvent être consultés dans la documentation de SAS/STAT que l'on peut télécharger en format PDF à l'adresse suivante : http://support.sas.com/documentation/onlinedoc/91pdf/index_913.html#stat ; les formules que vous recherchez se trouvent à la page 2351.

Comment se fait-il que lors d'une "proc logistic" à l'autre, le nombre d'observations changent. En effet, j'ai effectué celle-ci sur une base de 55 variables puis sur une de 32 variables. Dans cette procédure je ne change pourtant pas les variables qui doivent entrer dans le modèle et je me retrouve avec dans la première situation le nombre complet de mes observations et dans l'autre un nombre moins important avec 430 données enlevées dues aux valeurs manquantes me dit-il. Comment cela se fait ? Je précise que les deux bases sont identiques pour les variables intéressantes ici. Merci beaucoup.   SAS élimine toute observation où au moins une des variables énoncée dans l'instruction MODEL a une valeur manquante. Cela explique le nombre d'observations à géométrie variable et le message sur les "missing values".

Je voudrais connaitre comment faire pour savoir si les variables sont meilleures en classes ou en continues (pour les quantitatives). Faut-il les tester une par une sachant que j'en ai beaucoup ?   A priori, une variable quantitative n'est inclue comme continue que si elle a un impact linéaire sur la cote (rappel : cote = odd = P(Y=1|X)/P(Y=0|X) pour une variable X quanti donnée). Cela n'est pas systématique, mais quand c'est le cas, on obtient un modèle plus robuste qu'en coupant en classes, car il n'y a qu'un seul coefficient et non autant que de classes. Cela dit, d'une manière systématique, un modèle n'ayant en entrée que des variables discrètes sera meilleur que celui ayant en entrée les variables quanti d'origine : le 1er des deux a plus de coefficients, donc plus de degrés de liberté pour ajuster correctement les données. Il est aussi moins robuste, et donc moins stable en prédiction. Je vous recommande donc de ne mettre en classes que les variables quanti dont l'impact n'est clairement pas linéaire. Ce qui nous amène à la question de savoir, comment repère-t-on cette linéarité ? Elle se voit sur un graphique comportant la variable X en abcisses et le log de la cote (log-odds) en ordonnée : on se ramène alors au cas d'une régression linéaire, en recherchant un alignement d'un maximum de points, ou à tout le moins une tendance assez linéaire dans le nuage de points. S'il y a une boule à l'écran, ou une parabole, alors dans le premier cas la variable est vraisemblablement inutile, dans le second, une mise en classes s'impose.

Je dois modéliser un prix. J'ai utlisé jusqu'à présent la PROC REG mais je ne sais pas comment intégrer les variables qualitatives (certaines ont un gand nombre de modalités: par exemple 15).   La procédure REG ne permet pas d'inclure des variables qualitatives dans le modèle. Il faut utiliser alors la proc GLM qui fonctionne de manière assez semblable.

PROC GLM DATA = tableSAS ;
    CLASS listeVariablesQuali ;
    MODEL variableY = listeVariablesQuantiEtQuali / ESTIMATE ;
    LSMEANS variableQuali / PDIFF=ALL ;
 RUN ; QUIT ;

Une remarque : si le nombre d'observations sur lesquelles vous modélisez est faible, trop de modalités à vos variables qualitatives risquent de faire baisser la robustesse de votre modèle, et alors sans doute faudra-t-il fusionner des modalités... Dans ce cas, les comparaisons 2 à 2 de modalités peuvent vous aider (instruction LSMEANS ci-dessus). Une seconde remarque : si la distribution de vos prix à modéliser suit une loi normale, les procédures REG et GLM sont effectivement appropriées. S'ils suivent plutôt une loi Gamma, il faudra passer à la procédure GENMOD.

Pour valider un modèle avec la V6 j'utilisais la proba correspondante au Khi 2 de la log vraisemblance. Avec la V8 le Khi 2 ne sort plus automatiquement, et je n'ai pas trouvé l'option pour le faire apparaître. Connaissez-vous cette option ? Ou d'une manière plus générale, quels sont les critères qui nous permettent de valider un modèle ? Lorsque l'on compare 2 modèles, et que les statistiques d'Akaike et de Schwartz ne sont pas plus petites pour le même modèle, peut-on utiliser un autre critère pour privilégier un des 2 modèles ?   Cette sortie existe toujours, mais elle a été séparée en 2 morceaux !

1. Dans la partie Fit Statistics, on retrouve les critères d'Akaike, de Schwartz et la log-vraisemblance
2. Dans la partie Global Tests, on a les tests du chi2 associés au score, à la log-vraisemblance et à la statistique de Wald

Pour valider le modèle, on s'assure effectivement en tout premier lieu que ces tests ont leur hypothèse rejetée (le modèle est porteur de sens). Puis on vérifie que 2 des 3 critères parmi la log-vraisemblance, Akaike et Schwarz sont moindres pour le modèle avec variable(s) que pour le modèle sans variable explicative (constante seule). Pour départager deux modèles, on peut aussi analyser leur pouvoir discriminant. Il est mesuré par le "c" de la dernière sortie (Association Statistics) : c'est l'aire sous la courbe ROC, c'est à dire la mesure du compromis entre les erreurs "faux positifs" (observation avec la vraie valeur 0 prédite à 1) et "faux négatifs" (valeur 1 observée, prédiction 0).

Que représente la valeur c obtenue dans la proc logistic ?   Il s'agit d'une manière de calculer l'aire située sous la courbe ROC. Cette aire (comprise entre 0,5 et 1) détermine le pouvoir discriminant du modèle. La courbe ROC met en regard la sensibilité et la spécificité du modèle, c'est à dire sa capacité à identifier correctement l'évènement, et sa capacité à identifier correctement le "non-évènement". Donc entre deux modèles, celui qui a la plus forte valeur de c sera, a priori, un meilleur prédicteur (sous réserve que les nombreux autres indicateurs de qualité du modèle l'aient déjà agréé).

Comment lire les tableaux issus de l'option CTABLE d'une procédure LOGISTIC ?   On y trouve, pour différents seuils de score, les nombres et les pourcentages d'évènements reconnus comme tels, de non-évènements reconnus comme tels, et d'erreurs commises dans un sens ou dans l'autre. La colonne "CORRECT" donne le pourcentage de bonnes réponses fournies par le modèle. Le seuil de score permet de faire varier la frontière qu'identifie le modèle entre les évènements et les non-évènements. On peut proposer plusieurs valeurs de seuil avec l'option PPROB...

MODEL Y = covariables / CTABLE PPROB = (listeDeSeuils) ;

Comment utiliser le modèle obtenu à l'aide d'une proc LOGISTIC dans le cadre d'une prévision ?   Le plus simple est d'ajouter aux données servant à construire le modèle celles que l'on souhaite prévoir ; pour ces dernières, on laisse la variable à prédire à valeur manquante. On met la table en entrée de la proc LOGISTIC, et toutes les observations ayant une valeur manquante ne sont pas utilisées pour le calcul des coefficients (donc on retrouve le modèle). En revanche, dans la table issue de l'instruction

OUTPUT OUT = table PRED = variableP ;

on a dans variableP les valeurs prédites pour les données inconnues (ce qu'on appelle un score). Ces valeurs s'échelonnent de 0 à 1, on les lit comme des probabilités d'occurrence d'un évènement. A partir de SAS 9.3, on peut aussi utiliser l'instruction SCORE.

Dans la procédure GLM, nous souhaiterions connaître la signification des tests :

• Type I SS
• Type II SS
• Type III SS

Quels degré d'erreur est admis dans les calcul de la proc GLM ? peut on le changer ? Quel est le lien entre ces 3 tests et la significativité des variables ?   Il existe en fait 4 types de sommes de carrés des écarts (SS pour Sum of Squares) : ce sont des modes de calcul des parts de variance expliquée par chacune des variables du modèle. Ces sommes ne sont différentes que dans le cas de plans déséquilibrés (pas le même nombre d'observations pour tous les cas de figures).

• Types I et III : sommes de carrés sur les EFFETS SIMPLES. C'est à dire la contribution de chacune des variables explicatives, sans les croiser entre elles. Le type I les introduit dans le même ordre que dans l'instruction MODEL, tandis que le type III corrige le biais dû à cet ordre (en fait, c'est comme s'il n'en tenait pas compte).
• Types II : il inclut les effets croisés.
• Type IV : il permet de prendre en compte les données "trouées" (certains cas de figures ne se présentent pas).

L'interprétation des tests de type II et IV est plus délicate, aussi est-il recommandé d'utiliser plutôt les résultats du type III, à moins que l'ordre d'énumération des variables ait un sens. Il s'agit en fait de tester si la contribution de la variable à l'explication de la variance est significativement non nulle. Ces tests sont acceptés, en général, quand la p-value est inférieure à 5% (10% sur de très petits ensembles de données). On utilise ces indications pour les analyses de la variance, tandis que les coefficients permettent, eux, de faire des régressions linéaires. Il ne s'agit donc pas du même problème.

je fais une PROC UNIVARIATE. Je m’intéresse au P90. Comment sortir spécifiquement ces stats ? (comme le nombre d'obs...)   Par "sortir", vous entendez "... dans une table" ou "n'afficher que..." ? Dans le premier cas, on peut utiliser l'ODS OUTPUT, dans le second, ODS SELECT. Dans les deux cas, on doit connaître le nom de l'objet ODS (le bout de sortie) que l'on veut manipuler. Pour le connaître, on peut exécuter la proc ainsi :

ODS TRACE ON / LISTING ;
 PROC xxx ... ;
 ...
 RUN ;
 ODS TRACE OFF ;

Les informations sur chaque objet s'ajoutent dans la fenêtre Output. Une fois qu'on connaît le nom (QUANTILES pour celui qui vous concerne), on peut écire :

PROC UNIVARIATE ... ;
 ...
 ODS OUTPUT quantiles = work.maTableSAS ;
RUN ;

ou, pour n'afficher que le tableau de quantiles :

ODS SELECT quantiles ;
 PROC UNIVARIATE ... ;
 ...
 RUN ;
ODS SELECT ALL ;

Bonjour, durant mon stage j'ai beaucoup utilisé le modèle logistique. J'ai finalement choisi la proc GENMOD, plus claire. Mais peut on obtenir les odds-ratios sur celle-ci ? ou bien ne sont-ils présents que sur la proc LOGISTIC ?   Bonjour. Personnellement, ma préférence va à la proc Logistic, plus complète et spécialisée. En particulier, et pour répondre à votre question, elle est la seule à produire des odds-ratios. Mais elle édite également, par rapport à Genmod, des critères de qualité du modèle (Akaike, Schwarz, aire sous la courbe ROC, D de Somers), et permet la sélection pas à pas de variables (Forward, Backward, Stepwise). Enfin, elle édite à la demande tableaux de confusion (CTABLE) et courbes ROC (OUTROC). On peut cependant calculer "manuellement" les OR à partir des sorties de GENMOD, avec ODS OUTPUT (on récupère dans une table SAS les coefficients du modèle) et une étape Data qui calcule les exponentielles de ces coefficients.

Bonjour, J'utilise la proc logistic pour calculer des odds ratio ajustés. Comment faire pour récupérer ces odds-ratio et leurs intervalles de confiance dans une table ? Merci. Bonjour. Il vous suffit de faire précéder votre PROC LOGISTIC de l'instruction suivante :

ODS OUTPUT OddsRatios = nomTableSAS ;

Pour fonctionner, il faut que cette instruction soit entre les instructions PROC LOGISTIC et RUN.

Bonjour, Quelle option (ou démarche) utiliser pour éviter des sorties html de sas avec la proc ttest? Étant donné que je travaille sur un grand nombre de variables, je ne veux récupérer que les satistiques dans des tables sas avec l'option "ods output equality= statistics= ttests= ". En lançant cette procédure sur 240 variables et 59 300 individus, sas me renvoie un message selon lequel mes résultats sont trop volumineux au point de nécessiter beaucoup de ressources système. Le problème c'est que l'option NOPRINT ne marche avec la proc TTEST !! Comment faire ?   Vous pouvez encadrer votre proc TTEST des instructions :

ODS EXCLUDE ALL ; /* plus aucune sortie sauf ODS OUTPUT */
PROC TTEST ... ;
 ...
ODS OUTPUT ... ;
RUN ;
ODS SELECT ALL ; /* retour à la normale */

Dans la procédure REG, comment récupérer la pvalue du modèle dans une table ?  

ODS OUTPUT ANOVA = work.maTable ;
PROC REG DATA = ... ;
    ...
RUN ; QUIT ;

Bonjour, Suite à un problème de modélisation via la procédure PROC LOGISTIC, j'aimerais récupérer les coefficients estimés du modèle dans une table SAS afin de pouvoir utiliser ensuite, la procédure SCORE et ainsi attribuer des scores à d'autres individus. Quel est l'option qui permet cette manipulation ? Merci d'avance de votre aide. Faites précéder votre proc LOGISTIC par l'instruction suivante :

ODS OUTPUT parameterEstimates = work.coeffs ;

et vous retrouverez dans la table COEFFS de la bibliothèque WORK vos coefficients.  

Bonjour, J'ai fait une régression dans la laquelle on me demande de distinguer les points par des symboles selon leur type. Il s'agit de mesures faites dans deux endroits différents et qu'on a combiné. Dans la régression de l'ensemble des points, il faut par des symboles, distinguer le provenance des observations sur le graphique de la régression. Merci d'avance   S'il s'agit juste d'une représentation graphique, alors dans la procédure GPLOT, la syntaxe

PLOT varY * varX = varGroupe ;

permet d'obtenir plusieurs séries de points correspondant à différents groupes d'observations.

SYMBOL i = rl v = dot ;
PROC GPLOT DATA = sashelp.class ;
 PLOT weight * height = sex ;
RUN ; QUIT ;

Dans Enterprise Miner, comment sont gérées les variables manquantes ?   Généralement (sauf dans le noeud "Arbre de Décision"), les observations comportant au moins une valeur manquante sont exclues de l'analyse. On peut choisir de les compléter au préalable avec le nœud Replacement, ou avec un nœud SAS Code faisant appel à la PROC MI. Dans le nœud Arbre de Décision, on peut utiliser la valeur manquante comme une valeur à part entière, ou exclure les observations incomplètes comme dans les autres modèles. Pour cela, dans l'onglet BASIC, on coche (ou pas) TREAT MISSING AS AN ACCEPTABLE VALUE.

Les réseaux de neurones de SEM comprennent-ils toujours une seule couche cachée ?   On peut forcer le nombre de couches cachées, pour cela il faut aller dans l'interface avancée (cocher ADVANCED USER INTERFACE dans l'onglet GENERAL) et cliquer droit n'importe où : on a la fonctionnalité ADD HIDDEN LAYER qui doit être disponible. Relier comme on le souhaite les couches.

Je me pose des questions sur la sélection de variables sous SEM : en effet le test du chi-deux proposé ne semble pas correspondre au test du chi-deux sous SAS (PROC FREQ avec option CHISQ). Qu'en est-il vraiment? je suis allée voir ce que faisait SEM dans le Program Editor et il fait une PROC DMSPLIT : qu'est-ce que c'est que cette PROC ? Dans quel module est-elle disponible ?   En fait, le nœud VARIABLE SELECTION construit un arbre comme le nœud TREE (d'où la proc DMSPLIT qui est en fait celle qui tourne derrière TREE), sur la base de l'algorithme CHAID. Les variables retenues sont donc celles qui sortent les premières dans l'arbre. Cependant, il ne faut pas non plus espérer retrouver exactement le même arbre qu'avec le nœud TREE (hé non, ce serait trop simple !!!), sauf à ne pas avoir de valeurs manquantes dans les données (le nœud VARIABLE SELECTION traite les valeurs manquantes différemment de TREE). La proc DMTREE fait partie des procédures spécifiques à Enterprise Miner. A partir de SAS 9, elle est remplacée par la proc ARBORETUM.

Suite à une modélisation de variable binaire, j'utilise la PROC LOGISTIC de SAS 8.2. - Pour espérer obtenir de meilleurs résultats, faut-il équilibrer ma population de clients et de non clients? Exemple: expliquer une situation Y=1 alors que 80% de la population étudiée a Y=1, donne-t-il un poids trop important à ce groupe de clients ? - L'équilibre doit-il se faire dans l'échantillon d'apprentissage (70% de la population totale) sans s'en occuper dans l'échantillon test? - Après avoir obtenu les coefficients estimés du modèle sur les variables explicatives significatives dans le journal via la procédure ou sous EM, comment puis-je appliquer ce modèle sur une autre population (présentant évidemment les mêmes variables explicatives) afin de tous les attribuer un score? Suis-je obligée de faire cette étape manuellement ? Merci beaucoup de votre aide.   Il est toujours préférable de travailler sur un échantillon équilibré. Pour pouvoir comparer les performances de votre modèle sur le corpus d'apprentissage et sur celui de test, il est préférable que les deux soient équilibrés. L'utilisation des coefficients du modèle peut se faire via la procédure SCORE si les variables explicatives de votre modèle sont quantitatives, ou des indicatrices. La prise en compte par la proc SCORE des variables quali est très mauvaise. Sinon, il est possible d'effectuer automatiquement ces manipulations en écrivant un petit macro-programme. A noter qu'à partir de la version 9, la proc LOGISTIC intègre une instruction pour préciser une table SAS à scorer.

Bonjour, Sous EM, le modele LOGIT prend-t-il en compte les formats ou doit-on recoder en dur les modalités ?   A priori, si un format est attaché de manière permanente à la variable, SEM le prend en compte dans tout son diagramme. Pour le vérifier, vous pouvez aller dans le nœud INPUT DATA SOURCE, et faire un VIEW DISTRIBUTION de votre variable formatée. Si les catégories affichées correspondent au format, le nœud REGRESSION en tiendra compte. Sinon, vous devez coder en dur (mais un PUT suffira, dans une étape Data).

Bonjour, Dans SEM, et plus précisément dans le noeud Input Data Source, est-il possible d'enregistrer le paramétrage (notamment "Model role" et "Measurement"), puis de l'appliquer sur une nouvelle table (ou une mise à jour de la table) sans avoir à tout redéfinir? J'ai une table de départ de plus de 400 variables et j'essaie d'éviter de tout redéfinir à chaque nouvelle version de la table. Merci d'avance.   Il existe la possibilité de cloner le noeud Input Data Source (IDS). Pour cela, après l'avoir paramétré une première fois, cliquer avec le bouton droit et choisir CLONE... Faire OK dans l'interface qui se présente alors. Dans un nouveau diagramme, au lieu de faire glisser le noeud IDS habituel, on trouvera dans la rubrique "Custom" le clone du noeud IDS paramétré. A noter que cette possibilité ne fonctionnera que pour deux tables portant le même nom, dans une bibliothèque de même nom et ayant les mêmes variables. Il s'agit donc, a priori, plutôt d'une mise à jour de la table, ou sinon, d'un tour de passe-passe (changement de répertoire correspond au LIBNAME, renommage de la table et des variables pour une mise en conformité). Bon courage avec vos 400 variables !

Bonjour, J'ai effectué une régression logistique sur une table d'apprentissage contenant des variables explicatives continues et discrètes(option class de la proc logistique). Je souhaite savoir comment procéder pour obtenir la matrice de confusion sur l'échantillon test. Cela suppose le calcul au préalable des probabilités estimées sur l'échantillon test étant donné que je des explicatives continues et discrètes. Merci   Bonjour. Il n'existe pas d'option dans la procédure LOGISTIC pour prendre en compte un échantillon test (c'est le cas dans la procédure DISCRIM, ou encore dans DMREG, cette dernière étant rattachée au module Enterprise Miner). L'astuce consiste à créer dans votre table une nouvelle variable (mettons Ybis), qui prend les valeurs de la variable cible sur l'échantillon d'apprentissage, et qui est non renseignée pour l'échantillon test. Toutes les observations (apprentissage et test) seront consignées dans une même table SAS, mais la proc LOGISTIC construira son modèle (pour expliquer Ybis) sur les observations renseignées (= apprentissage) uniquement. En revanche, lors de la récupération des données scorées (instruction OUTPUT OUT), toutes les observations en entrée (apprentissage et test) sont scorées. On peut alors aisément construire les matrices de confusion, courbes ROC, de lift, etc. A partir de SAS 9.3, l'instruction SCORE permet d'appliquer le modèle à un échantillon test et l'option FITSTATS affichera divers indicateurs de qualité sur ces données.

Bonjour, J'aimerais savoir pour quelle raison statistique l'icone variable selection d'EM découpe les variables continues en 16 classes. Pourquoi 16 ?   L'option de découpage des variables continues en 16 classes (notée AOV16 dans l'interface de Variable Selection) permet de travailler avec des classes. Ces classes peuvent amener à détecter une liaison non linéaire entre la cible et une variable explicative ainsi découpée, en dépit du fait que le critère de sélection est le R². Le nombre de 16 a certainement été retenu pour des raisons pratiques, mais il n'existe pas à notre connaissance de justification statistique à ce choix. Il s'agit plus certainement d'un nombre dicté par des contraintes de calculs et obtenu comme compromis entre vitesse d'exécution et performance au terme d'un certain nombre d'essais.

Bonjour, Je voudrais savoir si vous connaissez une procédure sas qui permet de faire de la discrétisation supervisée du type MDLPC ou autre? merci   Bonjour. Dans SAS, les seuls instruments disponibles pour la discrétisation supervisées se trouvent dans le module Enterprise Miner (extrêmement coûteux) ; si vous pouvez l'utiliser, vous trouverez votre bonheur avec l'outil TRANSFORM qui propose une transformation appelée "OPTIMAL BINNING" à base d'analyse de variance. Pour ce qui est du MDLPC, ce qui s'en rapproche le plus serait de faire, avec Enterprise Miner toujours, un arbre de type C4.5 (critère du noeud TREE : mesure d'entropie) avec votre variable supervisante en cible et la variable à discrétiser en seule variable input. Vous autoriserez l'arbre à avoir autant de branches que votre nombre maximum de classes en sortie de la discrétisation.

Je souhaiterais réaliser une classification à l'aide de variables qualitatives. Je dispose de SAS Enterprise Miner et je souhaiterais savoir si ce dernier peut me réaliser ma classification. Et si oui, comment ?   SEM est un peu borné côté variables qualitatives. L'idée serait de lui fournir des variables quanti qui racontent la même chose. Pour ça, il faudrait faire une ACM (proc CORRESP) dans un nœud SAS Code par exemple...

Dans l'onglet basic>multiplayer perceptron il y a une case "hidden neurons". Cette case nous permet-elle de choisir le nombre de neurones dans la seule couche cachée ou le nombre de couches cachées ?   Il s'agit du nombre de neurones cachés de l'unique couche cachée du RN. Pour plus de complexité, passer par l'onglet ADVANCED.

Dans l'onglet Basic du noeud Neural Networks à quoi correspondent "preliminary runs" et "training technique" ? Est-t-il important de les paramétrer ?

PRELIMINARY RUNS : éventualité de faire un premier ajustement des poids synaptiques (coefficients du réseau) parce qu'on ne trouve pas qu'il arrive correctement au minimum d'erreur possible. Généralement inutile à paramétrer.

TRAINING TECHNIQUE : algorithme cherchant un minimum de la fonction d'erreur. DEFAULT correspond à un algorithme très respecté, LEVENBERG-MARQUARDT. Il est néanmoins très coûteux en temps et en mémoire (il inverse une forme hermitienne de la matrice jacobienne, ça a peu d'importance pour la suite mais dans une conversation ça fait toujours bien !) sur les réseaux très complexes (3 neurones cachés ou plus, plusieurs couches cachées, beaucoup de variables en entrée, variable cible polytomique aux nombreuses valeurs). On lui préfèrera alors le gradient conjugué (CONJUGATE GRADIAN) qui est moins efficace, mais plus rapide. En résumé, ici encore, on peut garder le choix par défaut, sauf pour de gros réseaux.

Quel fonction de transfert utilise SEM pour les réseaux de neurone ? la logistique ?

Il utilise par défaut une tangente hyperbolique dans les perceptrons, une loi normale dans les RBF. Pour modifier cela, aller dans l'onglet ADVANCED, cliquer droit sur la couche cachée et choisir PROPERTIES, puis l'onglet HIDDEN. On a alors le choix pour ACTIVATION FUNCTION : logistique, tangente hyperbolique, gaussienne, arctangente, sinus, cosinus, etc...

Dans la sortie (output), à quoi correspond la table "weights" ? (on a des H11 - H12... cela correspond-il aux noeuds) et comment analyse-t-on le graph dans cet onglet (weight) ?

Il s'agit des poids synaptiques du réseau. On ne peut rien en tirer, si ce n'est l'équation du modèle dans les cas les plus simples (et encore... C'est tellement compliqué qu'on n'en retire aucune info). Le graphique est lui aussi largement inutile. Les sorties du RN de SEM ne se commentent pas vraiment (même pas du tout).

En faisant une modélisation sur SEM avec des réseaux de neurones, on obtient un taux de mal classés de 50% : alors, que doit-on faire ? Arrêter ?

Augmenter la taille de la couche cachée pourrait être une solution. Une deuxième couche cachée n'est utile que si vous avez des relations très très très complexes entre les entrées et les sorties. Sinon, on peut essayer en bougeant la limite du score : par défaut, il décide dans un sens ou dans l'autre autour de la valeur bascule de 0,5. Peut-être qu'on aurait moins de mal classés en décalant cette limite, ou en créant une zone d'incertitude (zone de non-décision).

Y a t'il une aide sous SEM ?

Oui. Il faut aller dans HELP > ENTERPRISE MINER REFERENCE. Elle est très complète (mais tout en anglais). Sur les réseaux de neurones, il y a deux volets, un de théorie des RN et un sur la mise en oeuvre du noeud Neural Network.

J'ai besoin d'utiliser les réseaux de neurones sous SEM. Tout d'abord peut-t-on utiliser une variable "target" avec plusieurs modalités? Je n'ai pas de problèmes pour les lancer mais je ne sais pas trop comment les interpréter, à part le "misclassification rate"... Dans l' "output validation data", il n'y a pas de variables permettant de savoir où les individus ont été classés...

 

Pas de contre-indication à modéliser une variable continue avec les RN de SAS, l'inconvénient étant la difficulté d'évaluer la qualité du modèle. Et en plus, son opacité est grande (mais c'est toujours le cas avec les RN !). Il n'y a pas grand-chose à tirer des sorties proposées par SAS, et globalement pas grand-chose à y faire. Pour voir les valeurs proposées par SEM, il faut enchaîner un nœud Assessment où on ne fait rien de spécial sinon accepter ce modèle, et un noeud Score qui score la table de départ. Alors on pourra voir les prédictions, et même plus (graphique, procédures statistiques,...) : elles se trouvent dans une table &_SCORE, sous le nom de P_nomDeLaVariableAPrédire. Si tu as une autre variable continue, je propose par exemple ce programme :

symbol1 i=join l=1 ; symbol2 i=join l=2 ;
 proc gplot data = &_score ;
 plot (y p_y) * x / overlay ;
 run ; quit ;

Il n'y a qu'à remplacer les x et les y par les noms de variables Input et Target réciproquement. On peut faire ça dans un noeud SAS Code pour l'intégrer au diagramme (il faut l'enchaîner après le nœud Score) ou directement dans le program editor après exécution du noeud Score.

Je ne trouve pas la même note de score que SEM lors de la régression... En fait moi je considère que quand par exemple sur une variable à 2 modalités l'individu a la modalité 2 le coefficient de cette modalité 2 est égal à zéro alors que SEM prend comme coeff -(le coeff de la modalité 1)... Exemple pour la variable détention de sécurité12, on a 2 modalités sec1 et sec2.. Sur la grille des coefficients, le coeff de sec1=0.23 et dans ce cas si un individu a la modalité 2, SEM va lui mettre un coeff de -0.23 alors que moi je lui mettrais zéro... Ma question est : de quelle théorie sort-il cette règle? et qu'est ce que ça change et qui a raison?

 

Il s'agit d'une des petites subtilités du noeud régression : il fonctionne selon deux types de codage, donc d'évaluation des paramètres... Le premier, appelé DEVIATION, est celui par défaut. Il contraint la somme des paramètres à faire toujours 0, d'où l'obligation de prendre l'opposé comme coefficient du niveau de référence quand on a une variable binaire. Le second modèle de codage, GLM, est celui qu'on a l'habitude de manipuler. (Y compris dans les procédures REG et LOGISTIC.) Il consiste à mettre 0 pour la modalité de référence, et à donner les autres coeffs en fonction. Comme toujours, sur les fondements théoriques de leurs implémentations, les docs SAS restent d'une louable discrétion. En revanche, comment se débarrasser de ce codage bizarre ? Il suffit de cocher la case INPUT CODING = GLM au lieu du défaut INPUT CODING = DEVIATION. Cela se passe dans l'onglet MODEL OPTIONS, sous-onglet REGRESSION, dans le paramétrage de ce noeud.

Je voudrais changer le répertoire dans lequel se trouve mon projet SEM (déjà assez volumineux). Quels fichiers dois-je transférer ?

Quels fichiers conserver ? Tous ! Par contre, on peut migrer très facilement un projet par copier / coller vers un endroit où vous avez 1) des droits en écriture et 2) de la place.

Il suffit de trimbaler tout le petit monde créé par SEM, à savoir :

• les répertoires EMDATA, EMPROJ, REPORTS, ainsi que
• le projet (le .DMP)
• le ou les diagramme(s) (les .DMD).

Comment est ce que je peux récupérer facilement la note du score créé par SEM pour chaque client ?

La note de score de chaque individu se trouve dans les variables P_EVENT, P_NEVENT, P_variableCibleModalité1, P_variableCibleModalité2, etc... (ces derniers noms sont bien sûr tronqués sur 8 ou 32 caractères selon la version de SAS). C'est entre 0 et 1. On trouve cette info une fois fait le scoring, of course, dans la table scorée. Si c'est vous qui avez lancé l'étape Data de scoring (dans le program editor), vous savez le nom de cette table. Si c'est SEM qui a tout fait (noeud Score ! [apply]), c'est dans la table correspondant au contenu de la macro-variable _SCORE. On peut connaître ce contenu en faisant %put &_score ; dans le program editor, et le nom de la table appraîtra dans la log. Reste à l'ouvrir classiquement (proc print, fenêtre Explorer, FSView).

Est-ce normal que pour 100 000 lignes, SEM indique le message d'erreur suivant : out of resources ?

Il ne faut pas trop charger SEM dans une configuration avec un serveur qui n'a pas une grosse capacité. Le mieux, c'est de le faire monter en charge progressivement, pour voir où il casse. Dans l'absolu, je ne peux pas dire "100000 c'est trop" ou "100000 ça devrait passer". D'une fois sur l'autre, je n'ai pas les mêmes résultats sur mon propre PC.

Il faut savoir cependant que SEM demande surtout deux choses : de l'espace disque pour entreposer ses multiples tables temporaires (il faut donc choisir de domicilier son projet dans un endroit où la place libre ne manque pas et où il n'existe pas de quotas) et surtout, pour l'exécution des tâches, de la mémoire vive. Mieux vaut donc une machine (serveur ou PC en "stand-alone", c'est à dire sans faire de client/serveur) avec beaucoup de mémoire vive (ajouter des barettes, fermer les autres applications, etc...) qu'avec un ou plusieurs processeurs très rapides, car la puissance de calcul passe après (il lui faut en tout premier lieu de la place) ; de plus, avant la version 9.0, SAS (et a fortiori SEM) ne sait pas profiter d'un multi-processeur.

Je voudrais faire une régression logistique en utilisant des classes de mes variables quantitatives... Pour cela je peux utiliser le noeud transform variables et calculer des classes selon les quartiles ou quelque chose du genre mais le problème c'est que j'aimerais faire une classe exclusivement = 0 ... car pour les montants par exemple il y en beaucoup qui sont égaux à zéro. Donc je voudrais avoir ma 1ère classe seulement pour des valeurs nulles puis la 2ème par exemple pour des valeurs comprises entre zéro exclus et 12000 F... Comment m'y prendre ?

Pour le problème de découpage en classes : voici une solution à la main, parce qu'on ne peut pas faire mieux sans passer par un macro-programme dans le noeud SAS Code pour le faire automatiquement :

1. calculer les valeurs des quantiles. Les noter sur un bout de papier (c'est VRAIMENT une solution à la main !)
2. dans Transform Variables, créer une nouvelle variable, dont la définition sera : 1+(VAR>0)+(VAR>12000)+(VAR>20000) par exemple. Remplacer VAR par le nom de la variable quali de départ, et 12000 et 20000 par les quantiles de la feuille de papier.

Les tests entre parenthèses renvoient des booléens : 0 pour faux, 1 pour vrai. SEM produit une variable qui vaut : 1 pour les valeurs nulles, 2 pour les valeurs entre 0 exclus et 12000 inclus, 3 pour les valeurs entre 12000 exclus et 20000 inclus, 4 pour les valeurs > 20000.

Bonjour, pouvez -vous me donner les caractéristiques et les différences entre les logiciels Sas Guide et Sas Entreprise Miner? Peut on faire des scores avec Sas Guide?

Merci beaucoup pour votre réponse.

SAS Enterprise Guide est un logiciel qui génère du code SAS à travers une interface presse-bouton. Il est orienté vers la construction de requêtes (extraction de données, jointures) et la statistique plutôt descriptive (graphiques, stats exploratoires). Il possède des interfaces pour la construction de modèles (régression linéaire, logistique, données de survie) mais pour la construction d'un score, les options ne sont pas très nombreuses. On en vient alors à écrire soi-même le code, en utilisant les procédures Logistic et Discrim disponibles dans le module SAS/STAT. Les graphiques et autres informations complémentaires doivent également être obtenues à la main.

En comparaison, SAS Enterprise Miner est non seulement une interface, mais intègre également des fonctionnalités spécifiques pour le Data Mining, en particulier la construction d'arbres de décision (proc Arboretum), de réseaux de neurones (proc Dmneurl), et même une procédure de régression spécifique (proc Dmreg). A part l'analyse discriminante, toutes les techniques sont directement accessibles dans l'interface de Miner. Les graphiques commentant les résultats sont spontanément construits par le logiciel, de même que les mises en concurrence de méthodes (comparaison de courbes de lift par exemple). SAS Enterprise Miner propose en outre une méthodologie de projet Data Mining, et des fonctionnalités d'échantillonnage, de gestion des valeurs manquantes, de traitement des valeurs extrêmes, de segmentation, etc. qui lui sont entièrement spécifiques.

En résumé : SEG est une surcouche au logiciel SAS permettant de générer des programmes, avec une vocation plutôt généraliste. On peut s'en servir pour construire un score, avec les outils (procédures) usuels de SAS/STAT. SEM est un outil entièrement tourné vers la construction de scores et n'a pas la vocation "tous publics" de Guide.

Bonjour,

je dispose d'une table SAS de la densité d'une variable discréte (modalité + proba) et je voudrais les quantiles mais la proc univariate n'accepte pas des valeurs < 1 dans son option FREQ. Comme j'ai certaines proba trés faibles si je multiplie ma freq par 1000, je risque de perdre de l'info et si je multiplie par un nombre trés grand, la proc TABULATE est limitée ! Y a-t-il une solution pour obtenir les centiles par exemple ?

Merci

Les procédures usuelles de calculs pour les quantiles ne supportent pas vraiment proprement les pondérations décimales (ni Univariate, ni Rank). La solution de contournement vient de la proc KDE, dont ce n'est pas le but premier, mais qui fournit ces calculs en annexe. Il suffit de lui indiquer les ordres des quantiles espérés dans l'instruction UNIVAR pour les lister, et on les récupère avec ODS OUTPUT.

ODS OUTPUT percentiles=work.quantiles ;
 PROC KDE DATA=sashelp.class ;
 UNIVAR weight / PERCENTILES=0 TO 100 BY 1 ;
 RUN ;

Bonjour,

Habituellement, quand je fais une régression, je travaille sur une variable binaire. En amont, je construis donc un échantillon 50-50 (50% de détenteurs // 50% de non détenteurs). Aujourd'hui, je dois réaliser une régression sur une variable continue mais je ne sais pas comment procéder pour réaliser un échantillon. S'agit-il d'un tirage aléatoire ?

Merci d'avance pour votre réponse.

Bonjour.

Pour une régression linéaire, il n'y a pas d'intérêt particulier à pratiquer un échantillonnage "orienté" au préalable. Un échantillon aléatoire est amplement suffisant si vous disposez de données trop volumineuses. En outre, travailler sur de plus faibles volumes de données vous permettra d'avoir des p-values plus réalistes pour les divers tests associés au modèle linéaire (Fisher, coefficients du modèle) que sur des milliers d'observations qui fournissent presque toujours des p-values inférieures à 0,0001.

Deux contraintes sont en revanche très importantes à satisfaire dans le cadre du modèle linéaire :

• la variable Y expliquée doit suivre une loi normale, ou au moins être unimodale (un seul pic de fréquence parmi ses modalités) et à peu près symétrique. Sinon, vous devez la transformer (avec un logarithme par exemple si elle est asymétrique) ou vous tourner vers un modèle linéaire généralisé (PROC GENMOD de SAS) qui vous permettra de préciser une autre loi que la loi normale pour Y ;
• les variables explicatives doivent être autant que possibles indépendantes les unes des autres. Comme dans tous les modèles linéaires, la multicolinéarité engendre de grandes instabilités dans les coefficients du modèle. La procédure REG propose des critères comme le VIF pour évaluer la multicolinéarité, à condition de travailler uniquement sur des variables explicatives quantitatives. Si ce n'est pas le cas et que vous utilisez la PROC GLM, alors une étude préalable des liaisons entre variables (ACM, tests du chi-2) serait la bienvenue.

Bonjour et merci d'avoir répondu à mes précédentes questions.

Ma régression logistique concerne 39 651 individus. J'ai donc, dans un premier temps, effectué un échantillon équilibré à 50/50 et j'obtiens 2 204 individus (car 1 201 ont la modalité cible égale à 1). Par la suite il est nécessaire de réaliser un partitionnement 70/30. On m'a conseillé de prendre 70% pour l'entrainement et 30% pour la validation. Ce que je voudrais savoir c'est comment faire ce partitionnement sous SAS (et non Miner) ? Faut-il que les deux partitions soient elles aussi équilibrées en fonction de la cible (35% -- >0 et 35% -->1 pour l'entrainement et 15% -->0 et 15% -->1 ) ? Et à quel moment la partition à 30% va t-elle intervenir pour la validation ?

D'autre part, pour le seuil optimal, j'obtiendrai forcément 0,5 puisque mon échantillon est équilibré ? Cela n'est pas gênant ?

Le fait de travailler sur 70% des 2 204 individus ne fausse pas le modèle ?

Je vous remercie pour votre réponse.

Bonjour.

Partition 70/30 :

DATA work.train work.valid ;
     SET maBase ;
     alea = RANUNI(0) ;
     IF alea < .7 THEN OUTPUT work.train ;
     ELSE OUTPUT work.valid ;
 RUN ;

Seuil optimal :

Il sera sans doute aux alentours de 0,5, pas forcément exactement à cette valeur. En fait, le seuil optimal s'harmonise avec la valeur de la constante du modèle, ce ne sera donc pas faux de travailler ensuite sur une population non équilibrée avec ce seuil.

Volume de données :

70% de 2200 individus, ça en fait encore largement assez, sauf si vous avez 400 variables explicatives dans votre modèle.

Utilisation des données de validation :

On ne construit pas de modèle dessus, on se contente de leur appliquer le moteur de score (c'est à dire qu'on prédit avec le modèle). Et on comparer le taux de bien classés avec celui donné par les données d'entraînement. Ce taux est plus fiable (l'autre est biaisé vers 0), et la constance du taux est signe de robustesse.

Bonjour,

Je souhaiterai savoir comment faire un échantillonnage stratifié (sur une ou plusieurs variables qualitatives) avec la PROC SURVEYLECT comme le fait le noeud SAMPLING de SEM.

Pour cela, il faut trier au préalable la table selon la variable cible de l'étude. Puis déterminer la taille d'un demi-échantillon (ici, 1500 par exemple).

PROC SURVEYSELECT 
      DATA = maTableSAStriée
      OUT = monEchantillonEquilibré
      SAMPSIZE = 1500 ;
    STRATA maVariableCible ;
 RUN ;

Bonjour,

Est-il possible d'équilibrer automatiquement sous SEM une base de données à partir des modalités de la variable cible. Autrement dit au lieu de choisir manuellement par exemple 50% de clients et 50% de non-clients à partir d'une BD initiale, SEM propose-t-il cette option? De plus, est-il préférable d'équilibrer avant de constituer l'échantillon d'apprentissage et celui de validation ou d'équilibrer chacun des deux échantillons? Quelles sont les procédures automatiques sous SEM?

Merci d'avance de votre réponse.

Oui, c'est possible en utilisant le noeud SAMPLING de SEM.

1. Dans l'onglet principal du noeud SAMPLING, choisir le type d'échantillonnage STRATIFIED, et proposer une taille d'échantillon qui ne dépasse pas 2 fois l'effectif le plus faible (clients ou non-clients) ;
2. Dans l'onglet STRATIFICATION, choisir d'utiliser la variable cible (client/non-client) en changeant la valeur de l'attribut STATUS (de DON'T USE à USE)
3. Dans le sous-onglet OPTIONS (très bien caché en bas à droite de l'onglet STRATIFICATION), sélectionner EQUAL SIZE pour obtenir deux sous-échantillons de même taille.

Il est préférable de modéliser sur des populations équilibrées, d'une manière générale. Il est donc préférable d'avoir des échantillons d'apprentissage et de validation équilibré. L'enchaînement est donc INPUT DATA SOURCE --> SAMPLING --> DATA PARTITION dans SEM.

Suite à une modélisation de variable binaire, j'utilise la PROC LOGISTIC de SAS 8.2. - Pour espérer obtenir de meilleurs résultats, faut-il équilibrer ma population de clients et de non clients? Exemple: expliquer une situation Y=1 alors que 80% de la population étudiée a Y=1, donne-t-il un poids trop important à ce groupe de clients ? - L'équilibre doit-il se faire dans l'échantillon d'apprentissage (70% de la population totale) sans s'en occuper dans l'échantillon test? - Après avoir obtenu les coefficients estimés du modèle sur les variables explicatives significatives dans le journal via la procédure ou sous EM, comment puis-je appliquer ce modèle sur une autre population (présentant évidemment les mêmes variables explicatives) afin de tous les attribuer un score? Suis-je obligée de faire cette étape manuellement ? Merci beaucoup de votre aide.

 

Il est toujours préférable de travailler sur un échantillon équilibré. Pour pouvoir comparer les performances de votre modèle sur le corpus d'apprentissage et sur celui de test, il est préférable que les deux soient équilibrés.

L'utilisation des coefficients du modèle peut se faire via la procédure SCORE si les variables explicatives de votre modèle sont quantitatives, ou des indicatrices. La prise en compte par la proc SCORE des variables quali est très mauvaise. Sinon, il est possible d'effectuer automatiquement ces manipulations en écrivant un petit macro-programme.

A noter qu'à partir de la version 9, la proc LOGISTIC intègre une instruction pour préciser une table SAS à scorer.

Dans SEM, un point me pose problème : est ce qu'il a moyen de prendre comme critère le fait de maximiser le taux de détention=1. Je m'explique: en fait le score que j'ai obtenu a un bon taux global mais en fait je me suis rendue compte que peu de gens avaient une note de score élevé ce qui correspondrait au fait que le taux de détention=0 bien classés est supérieur à celui de détention=1 alors que j'aimerais favoriser le 2ème taux...

Pour ce problème, en fait, il faut imposer au modèle une matrice de coûts et profits qui met en avant l'importance de modéliser et bien scorer les détenteurs plutôt que les non-détenteurs. L'autre solution consiste à équilibrer l'échantillon (autant de détenteurs que de non-détenteurs).

Quand je spécifie une probabilité a priori (Prior proba) dans un noeud Tree, il prend cette proba pour l'échantillon d'apprentissage, de validation et de test. Or moi, ce que je voudrais, c'est qu'il prenne cette proba pour apprendre et qu'il valide et teste sur un échantillon normal. A part dupliquer les individus à qui je veux donner une plus grande importance, comment résoudre ce problème ?

Pas de possibilité (connue de nous au moins) de n'appliquer les probas a priori qu'à l'échantillon d'apprentissage. En fait, ces probas sont considérées comme des coûts (matrice de coût et profit) qui s'appliquent tout le temps. Par contre, l'aide (EM Reference dans le menu Help de SEM) est assez détaillée sur le rôle de ces probas, en plus y a de fort belles images.

Je dois résoudre un pb de modélisation de personnes qui quittent un opérateur télécom (churn). Cependant, sur 5000 observations seules 700 churned effectivement. Du coup, le modèle apprend très bien les non churner mais pas les autres... Que faire ?

Dans votre problème, je conseille la constitution d'un échantillon équilibré, c'est à dire où le rapport des deux évènements (churn / pas churn) est voisin de 50/50. Dans SEM, faire un échantillon stratifié de 1000 à 1400 personnes, stratifié sur le churn, et où les strates sont à parts égales (onglet STRATIFICATION, sous-onglet OPTIONS : CRITERIA = EQUAL SIZE).

Bonjour,  si le CCC de la proc FASTCLUS est très très négatif, comment puis-je le corriger? J'ai essayé de changer le nombre de classes mais cela ne marche pas.

Bonjour. Les valeurs du CCC supérieures à 3, comme le raconte la doc SAS, sont une rareté sur de vrais jeux de données. En réalité, il arrive souvent qu'on ait des valeurs négatives de l'ordre de plusieurs centaines. L'important est déjà d'observer un pic du CCC pour un nombre de classes (il faut essayer des procédures FASTCLUS avec plusieurs nombres de classes et représenter une courbe avec le nombre de classes en abscisses et le CCC en ordonnées). Vous pouvez aussi essayer de changer l'ordre de la table en entrée de FASTCLUS. Ainsi les points de départ dans la construction des classes seront différents, et les classes finales également.

Bonjour,

Je désire effectuer une CAH sous sas avec la PROC FASTCLUS suivi de la PROC CLUSTER car ma base de données est volumineuse. J'aimerai savoir s'il existe une option permettant de fixer le nombre minimum d’individus acceptés dans chacune des classes afin de ne pas se retrouver avec des classes comportant 10 individus et une autre 5000.

Bonjour.

Dans l'instruction PROC FASTCLUS, vous avez une option DELETE= derrière laquelle vous pouvez indiquer la taille minimale d'une classe.

J'ai besoin de faire une classification sur des individus décrits par des variables discrètes. Est-ce qu'il me suffit de travailler sur des indicatrices de ces variables ?

Il serait plus correct d'alimenter la procédure de classification (proc CLUSTER ou FASTCLUS ou les deux) avec les sorties (coordonnées sur les axes factoriels) d'une Analyse des Correspondances Multiples (ACM réalisée avec la proc CORRESP). Comme la proc CORRESP attend un tableau disjonctif complet, on l'alimente effectivement avec des indicatrices. On récupère ensuite les coordonnées des individus sur les axes factoriels avec l'option OUT. Ces coordonnées sont des variables quantitatives : on peut donc les utiliser dans les procs CLUSTER et FASTCLUS.

Je souhaiterais réaliser une classification à l'aide de variables qualitatives. Je dispose de SAS Enterprise Miner et je souhaiterais savoir si ce dernier peut me réaliser ma classification. Et si oui, comment ?

SEM est un peu borné côté variables qualitatives. L'idée serait de lui fournir des variables quanti qui racontent la même chose. Pour ça, il faudrait faire une ACM (proc CORRESP) dans un noeud SAS Code par exemple...

Je voudrais savoir dans mon étude si dans le temps il y a un effet de propagation de différents types d'incidents (3 types).

Pour cela j'ai utilisé le noeud "Association" de SEM en mettant la variable temps (date + heure) comme variable séquentielle, la variable type d'incidents comme variable cible et en cochant l'option "sequence". Pouvez-vous m'indiquer ce que fait SAS derrière : est-ce qu'il discrétise la variable temps? Si oui, comment? Quel est le pas de temps (date/ heure / minute...)? Peut-on avoir la main dessus? (ex : choisir le pas de temps heure pour une même date)

Merci d'avance.

Le noeud Association n'utilise la variable séquentielle qu'en tant que numéro d'ordre. Il ne fait donc pas la différence entre une variable numérotée 1,2,3 et une variable temps. Les écarts ne sont pas non plus pris en compte : 1,2,4 est une séquence analogue à 1,2,3.

Le seul moyen de prendre en compte les écarts serait de les inclure en tant qu'items virtuels, sous forme d'intervalle de temps par exemple :

• Achat 1 : lit
• Achat 1 : 1er achat [item virtuel]
• Achat 2 : canapé
• Achat 2 : entre 1 et 3 mois après le 1er achat [item virtuel] Achat 3 : cuisine équipée
• Achat 3 : un an après le 1er achat [item virtuel] Achat 3 : plus de six mois après l'achat précédent [item virtuel] ...

De manière à ce que ces écarts puissent apparaître dans les règles.

Comment faire fonctionner le noeud Association de SAS Enterprise Miner ? Que faut-il lui donner comme variables cible et variables d'entrée ?

Pour le noeud Association :

• rôle ID : un identifiant commande (ou achat) pour reconnaître quels produits sont achetés ENSEMBLE
• rôle FREQ : nombre de produits achetés à la fois, quantité commandée
• rôle TARGET : l'identifiant d'un produit (ou, au niveau agrégé, d'une famille de produits) et les items virtuels (éventuellement : un exemple d'item virtuel est la région d'achat, la présence d'une promotion, la tranche d'âge de l'acheteur, etc...)

Bonjour,

J'aimerais effectuer un arbre de régression, à savoir un arbre avec une cible quantitative. Cela est-il possible avec Sas EM? Et si oui, comment? Les arbres de décisions sont-ils possibles avec Sas Guide ou Sas Base? Merci pour votre aide.

 

Oui, il est possible d'utiliser SAS EM pour construire des arbres de régression. Pour cela, il suffit de déclarer comme variable cible une variable quantitative (type = INTERVAL) dans le nœud INPUT DATA SOURCE. Ensuite, SEM propose dans le nœud TREE deux types d'arbres : celui dérivé de CART qui choisit les coupures sur une réduction de la variance intra-nœuds, et celui dérivé de CHAID qui choisit les coupures avec un test de Fisher (F test).

La procédure mise en œuvre est la proc ARBORETUM (dans SAS 9) ou la proc DMSPLIT (dans SAS v8). Ces procédures ne sont disponibles qu'avec une licence SAS EM. Donc on ne peut pas les utiliser avec seulement une licence SAS Base ou SAS/STAT. Cependant, ces procédures ont une syntaxe (certes non documentée) donc peuvent être incluses dans des programmes et des macros qu'on exécutera directement depuis SAS PC ou SAS Enterprise Guide.

Bonjour, Suite à une modélisation sous SAS EM (via une régression logistique et arbre de décision), je voudrais "forcer" le type de quelques variables. Celles-ci présentent des valeurs numériques discrètes (par exemple, un nombre de contrats : 0,1,2 ou 3) et lors de la phase de modélisation, EM fait des moyennes de ces chiffres car dans le noeud IDS, elles sont en "interval". Pourtant, pour un client, cela ne veut rien dire d'avoir moins de 0,5 contrat. Les quatre mesures proposées telles BINARY, INTERVAL, NOMINAL ou ORDINAL ne répondent pas au problème de conserver des valeurs entières alors comment puis-je le résoudre ? Merci de votre aide.

 

Pour votre question de variables discrètes comme un nombre de contrats, il devrait suffire de déclarer sa mesure comme ORDINAL dans le nœud INPUT DATA SOURCE ou, si vous voulez limiter ce changement à certaines branches de votre diagramme, avec un nœud DATA SET ATTRIBUTES.

Bonjour, je suis en stage et je voudrais réaliser un arbre de décision sous SAS. Je voudrais connaître la forme du programme permettant de construire un arbre de décision sous SAS. Merci d'avance

Il n'existe malheureusement pas de programme existant directement dans SAS pour réaliser des arbres de décision. Ceux-ci peuvent être produits avec l'interface SAS Enterprise Miner, qui fait l'objet d'un module facturé en sus.

A partir de SAS 9.4, on peut cependant produire des arbres de décision avec la procédure HPSPLIT de SAS/STAT.

Probleme de discrimination :

Input : n individus sur lesquels sont mesurés p variables numériques. Output : la variable binaire d'intéret. Structure des données : seulement 20% des individus posseèdent la caractéristique binaire. Modele : par exemple un reseau de neurones de type perceptron multicouche.

Question : les individus présentant la valeur 1 (dans 20% des cas) apparaissent naturellement sous représentés dans le jeu de données. Par conséquent, le modèle estimé s'adapte très pauvrement : il prédit dans la grande majorité des cas une valeur = à 0. Quelles sont les techniques existantes pour sur-pondérer la sous population présentant la valeur 1 de la variable binaire d'intéret. La seule que je connaisse etant :répliquer plusieurs fois cette meme sous population, ou utiliser des methodes de type arcing.

Merci d'avance pour la réponse apportée.

La duplication d'individus est toujours dangereuse, sauf quand elle est contrôlée par un mécanisme de type bootstrap, comme dans les méthodes d'arcing.

N'est-il pas préférable de travailler sur un échantillon équilibré (50% de 0, 50% de 1) quitte à réduire la taille de votre échantillon de travail ?

L'emploi d'un arcing (boosting ou bagging) sur ce genre de population donne en général de bons résultats (plus spectaculaires si vous partez d'un modèle moins stable qu'un réseau de neurones, par exemple un arbre de décision).

Quels sont les critères importants et /ou indispensables à régler pour pouvoir valider mon arbre de décision ?

La méthode choisie (parmi CHAID, CART et C4.5, selon le critère (chi-2, entropie ou information de Gini) choisi dans BASIC) n'a généralement pas vraiment d'influence sur le résultat. Ce qu'il faut regarder, c'est le taux de classement (onglet SUMMARY des sorties) et en particulier sa constance dans les 2 ou 3 jeux de données TRAIN/VALIDATION/TEST (==> robustesse) ; il faut garder à l'esprit qu'en général l'arbre de décision est un mauvais outil prédictif : il découvre bien des niches mais fait un scoring médiocre sur les individus moyens.

Dans Enterprise Miner, comment sont gérées les variables manquantes ?

Généralement (sauf dans le noeud "Arbre de Décision"), les observations comportant au moins une valeur manquante sont exclues de l'analyse. On peut choisir de les compléter au préalable avec le noeud Replacement, ou avec un noeud SAS Code faisant appel à la PROC MI. Dans le noeud Arbre de Décision, on peut utiliser la valeur manquante comme une valeur à part entière, ou exclure les observations incomplètes comme dans les autres modèles. Pour cela, dans l'onglet BASIC, on coche (ou pas) TREAT MISSING AS AN ACCEPTABLE VALUE.

Je voulais savoir comment on pouvait exploiter le programme de l'arbre de décision issu de SEM. En fait SEM semble, comme pour la régression, calculer une probabilité de prise (un score). Je me demande comment est calculée cette proba.

Je ne suis pas sûr de bien comprendre ta question, mais s'il s'agit de faire un score il suffit de laisser travailler le noeud "Score !". Il génère une étape Data qui retrace les différentes branches de l'arbre. Sinon, le score (la proba) est calculé comme le pourcentage d'évènements dans la feuille de l'arbre considérée.

Je me pose des questions sur la sélection de variables sous SEM : en effet le test du chi-deux proposé ne semble pas correspondre au test du chi-deux sous SAS (PROC FREQ avec option CHISQ). Qu'en est-il vraiment? je suis allée voir ce que faisait SEM dans le Program Editor et il fait une PROC DMSPLIT : qu'est-ce que c'est que cette PROC ? Dans quel module est-elle disponible ?

En fait, le noeud VARIABLE SELECTION construit un arbre comme le noeud TREE (d'où la proc DMSPLIT qui est en fait celle qui tourne derrière TREE), sur la base de l'algorithme CHAID. Les variables retenues sont donc celles qui sortent les premières dans l'arbre. Cependant, il ne faut pas non plus espérer retrouver exactement le même arbre qu'avec le noeud TREE (hé non, ce serait trop simple !!!), sauf à ne pas avoir de valeurs manquantes dans les données (le noeud VARIABLE SELECTION traite les valeurs manquantes différemment de TREE).

Quand je spécifie une probabilité a priori (Prior proba) dans un noeud Tree, il prend cette proba pour l'échantillon d'apprentissage, de validation et de test. Or moi, ce que je voudrais, c'est qu'il prenne cette proba pour apprendre et qu'il valide et teste sur un échantillon normal. A part dupliquer les individus à qui je veux donner une plus grande importance, comment résoudre ce problème ?

Pas de possibilité (connue de nous au moins) de n'appliquer les probas a priori qu'à l'échantillon d'apprentissage. En fait, ces probas sont considérées comme des coûts (matrice de coût et profit) qui s'appliquent tout le temps. Par contre, l'aide (EM Reference dans le menu Help de SEM) est assez détaillée sur le rôle de ces probas, en plus y a de fort belles images.

Est-ce qu'il faut que ma variable retour soit codée 0/1 ou bien est-ce que le codage 1 et . (valeur manquante) est accepté ?

Dans SEM, les valeurs manquantes ne sont pas traitées, sauf cas exceptionnel, comme des valeurs ordinaires. Tous les codages de la variable cible sont autorisés, sauf ceux qui incluent une valeur manquante.

J'ai une base de données avec beaucoup d'individus et 4 variables ( 46 modalités). les variables sont sous la forme d'un tableau disjonctif complet. Je veux effectuer une classification sur les variables. Ici, je ne m'interesse qu'aux variables et non aux individus. Je veux savoir quelles modalités peuvent être regroupées. Comment faire une classification? Il existe peut-être une autre méthode que les classifications ?

 

Bonjour. Pour trouver des similitudes entre modalités de variables, la technique usuelle est de faire une ACM avec une proc CORRESP, et de regarder l'espace des variables pour y repérer des proximités. Cependant, on peut effectivement imaginer "automatiser" cette recherche avec une classification hiérarchique ; pour les variables quantitatives, SAS propose d'ailleurs la proc VARCLUS qui fait ce genre d'agrégations. Pour réussir quelque chose de semblable sur des données quali, il faut enchaîner une proc CORRESP (pour obtenir les coordonnées factorielles des modalités), une proc CLUSTER (pour la CAH) et une proc TREE (pour afficher l'arbre d'agrégation). D'un point de vue code, ça ressemblerait à :

/* création du tableau disjonctif complet */
 PROC TRANSREG DATA=scoring.assur DESIGN NOPRINT ;
 MODEL CLASS(marque prof c_permis zontarif / ZERO=NONE) ;
 OUTPUT OUT=work.tdc ;
 RUN ;
 /* recuperation des coordonnées factorielles */
 ODS OUTPUT colCoors = work.variables ;
 PROC CORRESP DATA=work.tdc NOROW DIMENS=%EVAL(&_trgindn-4) ;
 VAR &_trgind ;
 RUN ;
 /* CAH */
 PROC CLUSTER DATA=work.variables OUTTREE = work.dendo METHOD=WARD ;
 VAR dim: ;
 ID label ;
 RUN ;
 /* affichage du dendogramme */
 PROC TREE DATA=work.dendo HORIZONTAL ;
 ID label ;
 RUN ;

Bonjour, Je souhaiterai réaliser une analyse discriminante qualitative via la méthode DISQUAL. Je sais qu'il faut réaliser une ACM pr transformer les variables qualitatives en variable quantitatives et que c'est à partir des résultats des facteurs de l'ACM que je pourrai ensuite effectuer l'analyse discriminante. A l'heure actuelle, j'ai effectué une ACM avec le programme joint :

proc corresp data=stage.basefinale outc=corr;
 tables Nom_DRD naf cible effectif_consolide2 nb_etablissement2 chiffre_affaire2 libelle_Forme_Juridique_Prospect Departement_prospect ;
 run;

Mes questions sont les suivantes : Est-ce que l'ACM effectué ci-dessus est bonne? Et sur quels résultats exactement dois-je réaliser l'analyse discriminante (inertie, mass, dim,....)? Merci d'avance ! Bonjour. Pour pouvoir enchaîner ACM et analyse discriminante, il faut réaliser l'ACM dans l'espace des individus. Or l'instruction TABLES ne permet de se placer que dans l'espace des variables. Vous devez plutôt utiliser l'instruction VAR, et mettre en entrée une table d'indicatrices (à créer avec la procédure Transreg par exemple). Vous trouverez sur notre site une macro SAS pour faire un modèle DISQUAL.

Bonjour, Voilà mon souci : je voudrais faire une Classification sur une énorme base (env 2 millions de lignes). Ce sont des données qualitatives, alors je dois passer par une ACM, donc construire un Tableau Disjonctif Complet (en tout j'ai 3 variables et 11*97*18 modalités). Seulement SAS bloque un peu beaucoup (il a mouliné toute la nuit et n'a pas avancé...)! La proc transreg que vous proposez dans cette FAQ n'est-elle pas appropriée ici? Ma base est-elle trop volumineuse pour un tel traitement? Si oui, comment faire ma classification? Merci beaucoup pour votre éclairage!

 

Deux pistes à explorer pour que votre traitement puisse se faire dans un temps acceptable (et, vu vos volumes, se faire tout court !).

1) travailler uniquement sur un échantillon : au lieu des 2 millions de lignes, vous pourriez construire une typologie sur seulement 10% d'entre eux, et ensuite chercher les règles de construction des classes (par un modèle statistique, ou plus simplement par une caractérisation univariée) pour dispatcher l'ensemble de vos lignes dans les différentes classes. 2) réduire le nombre de modalités d'une de vos valeurs : 97 valeurs me paraît un nombre un peu excessif. D'autant que cela risque de déséquilibrer fortement l'ACM (les premiers axes se concentreront sur l'information contenue dans cette variable et pas dans les 2 autres) Vous pourriez faire un recodage pour vous ramener à une vingtaine de valeurs ; non seulement ça équilibre l'ACM, mais en plus la taille des fichiers à traiter (tableau disjonctif complet en entrée de la procédure Corresp, et le tableau de Burt qu'elle construit en interne) sera plus raisonnable. Comment faire votre recodage ? Déjà sur des critères métier, je pense. Et également en faisant une ACM sur cette variable uniquement, dans l'espace des variables seulement, de préférence sur un échantillon aléatoire de vos deux millions de lignes. Pour cette ACM préalable, la syntaxe SAS est la suivante :

PROC CORRESP DATA = votreTableSAS MCA SHORT ;

 TABLES votreVariableA97Modalites ;

 RUN ;

Si vous avez une version 9 de SAS, vous pouvez ajouter les deux instructions suivantes avant la procédure correspondante :

ODS GRAPHICS ON ;

 ODS HTML FILE = "c:\temp\sorties ACM.htm" GPATH = "c:\temp" (URL=NONE) ;

 Et ODS HTML CLOSE ;

 

après l'instruction RUN ; à la fin du programme.

Non seulement vos sorties seront plus jolies dans une page Web (changer éventuellement c:\temp pour un autre répertoire dans les deux options qui y font référence) mais en plus ODS GRAPHICS ajoutera directement le premier plan factoriel dans l'espace des variables : il ne vous reste "qu'à" fusionner les modalités qui sont proches dans ce plan.

Bonjour, j'aurais aimé savoir s'il existe une petite macro pour dessiner le graphique des axes factoriels des données obtenues par la proc CORRESP ? Jusqu'à présent, je ne peux que tout envoyer sous Excel et faire un lourd traitement car on ne peut avoir le nom des modalités sur le graphiques en même temps que les points... Merci d'avance ! Bonjour. Pas de macro publique à l'horizon, si ce n'est celles qu'on peut trouver sur le site de l'INSEE et qui nécessitent SAS/GRAPH. En revanche, avec une proc PLOT (et son esthétique "rustique"), on peut facilement afficher les points et du texte correspondant à côté :

PROC PLOT DATA = tableSAS ;
 PLOT varY * varX = "#" $ variableTexte ;
RUN ; QUIT ;

Le signe # sert de marqueur aux points (il peut être remplacé par ce que l'on veut) et variableTexte contient les noms de modalités, identifiants d'individus, etc. A noter qu'à partir de la version 9.1 de SAS, ODS GRAPHICS produit le 1er plan factoriel d'une AFC avec la procédure CORRESP. En revanche, il nécessitera SAS/GRAPH en version 9.2 (et redevient dans SAS/Base à partir de SA 9.3 !!!).

Bonjour.

Je veux faire une classification sur les individus d'un tableau disjonctif complet. Pouvez-vous me donner le code sous SAS ? D'avance merci.

Bonjour.

Comme votre point de départ est un tableau disjonctif complet, il est préférable de faire une ACM (PROC CORRESP) au préalable. On récupère les coordonnées factorielles des observations dans la table créée par l'option OUTC de la PROC CORRESP (filtrer uniquement les lignes où _TYPE_="OBS"). La procédure CLUSTER construit ensuite une CAH sur les coordonnées factorielles :

PROC CLUSTER DATA = tableSAS
      OUTTREE = tableDendogramme ;
   VAR dim: ;
RUN ;

La table créée par l'option OUTTREE contient les informations nécessaires au dessin du graphique de fusion des classes (dendogramme ou graphique arborescent). On obtient ce dernier par la procédure TREE :

PROC TREE DATA = tableDendogramme ;
RUN ;

Une fois choisi le bon nombre de classes, vous exécutez une dernière fois la procédure TREE pour obtenir l'affectation des individus aux classes :

PROC TREE DATA = tableDendogramme
      OUT = tableClassement
      NCLUSTERS = nbClasses ;
RUN ;

Je cherche à appliquer une ACM avec deux variables dans un tableau disjonctif complet. Comment faire sous SAS?

Bonjour. Que vous ayez deux, trois ou deux cents variables à inclure dans l'ACM n'est pas source de différences dans le programme SAS. Si vous partez d'une table SAS qui est déjà un tableau disjonctif complet, c'est assez simple. Si ce n'est pas le cas, vous pouvez construire un TDC avec la procédure TRANSREG. La procédure CORRESP utilise la syntaxe suivante :

PROC CORRESP DATA = tableau_disjonctif_complet
NOROW=PRINT       OUTC = tableSAS_sortie ;
VAR listeVariablesIndicatricesDuTDC ;
RUN ;

Deux remarques :
1) NOROW=PRINT est une option conseillée si vous travaillez sur un nombre important d'observations, elle évite l'édition dans la fenêtre OUTPUT des coordonnées factorielles, cosinus et autres qualités de chaque observation ;
2) si vous avez construit le TDC avec la procédure TRANSREG, la liste des variables indicatrices à spécifier dans VAR est : VAR &_trgind ;

Bonjour, Comment savoir si on doit réaliser un AFC ou une ACP sur un jeu données. Est-ce que SAS est capable de faire le choix tout seul ou y a-t-il un moyen d' effectuer une ACP ou une AFC avec SAS? Merci

Pour choisir, un moyen simple : les ACP se font sur des données exclusivement continues (quantitatives) et les AFC et ACM sur des données discrètes (qualitatives). Si vous avez des variables des deux types, le plus simple est de mettre en tranches les variables quantitatives et de faire une AFC du tout.

SAS ne fait pas le choix pour vous mais propose deux procédures : PRINCOMP pour les ACP, et CORRESP pour les AFC et ACM. Les sorties de ces deux procédures sont assez limitées en intérêt, aussi est-il souvent nécessaire d'enchaîner une série de procédures graphiques pour obtenir des beaux résultats (axes factoriels, projection des individus et des variables dans les plans factoriels, ...).

N'hésitez donc pas à vous intéresser aux tables produites par ces deux procédures (options OUT= et OUTSTAT=) qui vous permettront ensuite d'enchaîner les traitements pour avoir des résultats exploitables.

Bonjour. J'importe dans SAS un fichier de données SPSS (via le format de transport .POR et la PROC CONVERT) mais les dates sous SAS ne sont pas affichables (il s'agit de nombres énormes). Que faire ?   En fait, les dates stockées dans SPSS sont exprimées en nombre de secondes depuis le 15 octobre 1582 (!). Il est donc nécessaire d'opérer dans SAS une conversion, avec une étape Data :

dateSAS = DATEPART(dateSPSS + "15oct1582:00:00:00"dt) - 1 ;
FORMAT dateSAS DDMMYY10. ;

Bonjour, j'ai une variable date dans un fichier, et je souhaite faire la répartition en fonction de tranche gérées par un format que je crée... et je n'arrive pas à créer ce format (sans passer par le calcul du nombre de jours correspondants à ma date..) j'ai essayé ça :

proc format;
 value anccrea
    low- mdy(12,31,2002) = "1- avant 01/2003"
    mdy(12,31,2002)-mdy(12,31,2004)= "2- entre 2003 et 2004 "
    mdy(12,31,2004)-high= "3- depuis 2005 "
    other ="???";
run;
 

et ça

proc format;
 value anccrea
    low- '31/12/2002'd = "1- avant 01/2003"
 ... 

Merci.   La 2e solution n'était pas bien loin du compte. Simplement, la forme de la date entre guillemets doit être JJ puis mois sur 3 lettres en anglais puis année. Comme dans un WHERE.

PROC FORMAT ;
   VALUE anccrea
     LOW- '31dec2002'd = "1- avant 01/2003"
     ...   
  ; 
RUN ;

Bonjour, J'essaye d'utiliser la fonction week dans mon programme, pour convertir une date en découpage hebdo. Il semble que cette fonction ne soit pas reconnue. Je suis actuellement en SAS V8, est-ce que cette fonction n'est dispo qu'en V9 ? Je vous remercie pour vos réponses. Bonne journée !

Bonjour. Effectivement la fonction WEEK est nouvelle avec la version 9. A l'utilisation, elle nécessite un 2e argument, "V" ou "W" pour indiquer le mode de calcul des numéros de semaine. Les semaines commencent le lundi et la semaine n°1 commence au 1er lundi de janvier. Les jours précédant le 1er lundi de janvier appartiennent à la semaine 52 si on indique "V", ou la semaine 0 avec "W".

En version 8, vous devez utiliser la fonction INTCK qui calcule le nombre de lundis entre 2 dates (WEEK.2 désigne des semaines commençant le lundi) : semaine=INTCK("WEEK.2", MDY(1,1,YEAR(maDate)), maDate) ; Avec cette formule, les jours précédant le 1er lundi de janvier appartiendront à la semaine 0.

Bonjour, je dispose d'une table avec des dates sous un certain format. je voudrais savoir comment les afficher via une proc freq sans format, c'est-à-dire en les visualisant sous la forme du nombre de jour depuis le 1er JAN 1960. L'objectif étant de récupérer les dates distinctes de ma table dans une liste, et de boucler dessus. Par avance, merci.

Bonjour.

Pour répondre directement à votre question, ajoutez une instruction FORMAT maVariableDate 6. ; à votre procédure FREQ. Sinon, vous pouvez directement créer une table de dates distinctes avec une procédure SORT avec l'option NODUPKEY, sans avoir besoin de la proc FREQ.

Bonjour. J'ai une date de format $10. (style 10/10/2010) que je voudrais transformer en date DDMMYY10. Merci d'avance de votre réponse.

Bonjour.

Il faudra créer une nouvelle variable, de type numérique ; pour cela, en SQL ou dans une étape Data, la formule sera INPUT(variableExistante, DDMMYY10.) et le résultat sera en nombre de jours depuis le 01/01/1960. Restera ensuite à l'habiller du format date de votre choix.

Bonjour,

j'ai une variable date dans un fichier, et je souhaite faire la répartition en fonction de tranche gérées par un format que je crée... et je n'arrive pas à créer ce format (sans passer par le calcul du nombre de jours correspondants à ma date..)

j'ai essayé ça :

 proc format;
 value anccrea
    low- mdy(12,31,2002) = "1- avant 01/2003"
    mdy(12,31,2002)-mdy(12,31,2004)= "2- entre 2003 et 2004 "
    mdy(12,31,2004)-high= "3- depuis 2005 "
    other ="???";
 run;

et ça

proc format; value anccrea    low- '31/12/2002'd = "1- avant 01/2003" ...

Merci.

La 2e solution n'était pas bien loin du compte. Simplement, la forme de la date entre guillemets doit être JJ puis mois sur 3 lettres en anglais puis année. Comme dans un WHERE.

PROC FORMAT ;   VALUE anccrea     LOW- '31dec2002'd = "1- avant 01/2003"      ...   ; RUN ;

Bonjour.

J'aurais souhaité afficher une date sous la forme suivante : Janvier 2005 (en français, mais sans le numéro du jour).

D'avance merci.

Bonjour.

Si vos données sont sous forme de dates SAS, vous pouvez utiliser :

• les formats "français" de dates de SAS, comme FRADFWDX. qui afficherait 01 janvier 2005 ;
• un format de type particulier, appelé PICTURE, créé par la procédure FORMAT. Dans le cas de votre demande, c'est ce qu'il convient d'utiliser :

PROC FORMAT ;
    PICTURE testDate
     LOW - HIGH = '%B %Y' (DATATYPE = DATE)
    ;
 RUN ;

 

Dans cette syntaxe, l'option DATATYPE = DATE permet de spécifier le type de données lues. On peut également avoir deux autres valeurs, TIME et DATETIME.

Les éléments %Y, %B qui composent la valeur affichée sont des mots-clés reconnus de la procédure FORMAT. Les principaux éléments sont :

• %a = jour de la semaine en français sur 3 lettres
• %A = jour de la semaine en français
• %b = mois sur 3 lettres en français
• %B = mois en français
• %d = jour du mois sans zéro initial
• %0d = jour du mois sur deux chiffres
• %j = jour de l'année (de 1 à 366)
• %m = mois (1 à 12) sans zéro initial
• %0m = mois sur deux chiffres
• %0y = année sur deux chiffres
• %Y = année sur quatre chiffres

Enfin, il est recommandé d'employer des apostrophes et non des guillemets autour de la valeur formatée afin d'éviter toute intervention du compilateur macro.

Comment positionner des lignes concernant le même identifiant les unes à la suite des autres ? Par ex:

identifiant	nom	prenom	date naissance
111	durand	paul	01/10/1987
111	durand	guy	26/01/1999
111	durand	pierre	13/09/2001
333	dupont	jack	16/12/2004

Le problème est de positionner la famille durand , identifiant 111, sur la même ligne. Je vous remercie.

 

Bonjour, et merci de votre question.

Ce genre de "pivotage" de données n'est pas simple, et SAS ne fait pas grand-chose pour nous y aider. Il faut utiliser la procédure TRANSPOSE, sur chacune des variables à pivoter (ici, PRENOM et DATE DE NAISSANCE. On obtient plusieurs tables que l'on combinera dans une étape Data, avec plusieurs instructions SET. Le programme suivant résume les manipulations à effectuer...

 

DATA work.test ;
    INPUT id nom $ prenom $ dtnais DDMMYY10. groupe_sanguin $ ;
    CARDS ;
 111 durand paul 01/10/1987 AB
 111 durand guy 26/01/1999 A
 111 durand pierre 13/09/2001 A
 111 durand karl 14/10/2002 O
 111 durand marie 14/10/2002 A
 111 durand ulysse 25/01/2004 B
 111 durand éléonore 25/01/2004 A
 111 durand garance 25/01/2004 B
 111 durand télémaque 25/01/2004 AB
 111 durand vanessa 07/09/2005 A
 111 durand armelle 07/09/2005 O
 333 dupont jack 16/12/2004 AB
 ;
 RUN ;
 PROC SORT DATA = work.test ;
    BY id nom ;
 RUN ;
 PROC TRANSPOSE DATA = work.test
                            OUT = work.res1 (DROP = _NAME_) 
                            PREFIX = prenom ;
    BY id nom ;
    VAR prenom ;
 RUN ;
 PROC TRANSPOSE DATA = work.test
                            OUT = work.res2 (DROP = _NAME_) 
                            PREFIX = dtnais ;
    BY id nom ;
    VAR dtnais ;
    FORMAT dtnais DDMMYY10. ;
 RUN ;
 PROC TRANSPOSE DATA = work.test
                            OUT = work.res3 (DROP = _NAME_) 
                            PREFIX = gpe_sanguin ;
    BY id nom ;
    VAR groupe_sanguin ;
 RUN ;
 DATA work.fus ;
    SET work.res1 ;
    SET work.res2 ;
    SET work.res3 ;
    BY id nom ;
 RUN ;

Je tiens à remercier Bernard Gestin de m'avoir soufflé cette solution plus simple que celle que j'avais proposée initialement.

Bonjour.

Dans une table SAS que j'ai récupérée, j'ai une variable qui contient manifestement une date, qui semble numérique sur une longueur de 8, mais elle a un aspect bizarre. Une valeur, par exemple, est : 14JUN1977:00:00:00. Les fonctions dates habituelles (YEAR, INTNX, etc.) me renvoient des résultats aberrants quand je les applique à cette variable. Que faire ?

D'avance merci.

Vous êtes en présence d'une variable de "type" Datetime (stockée en nombre de secondes depuis le 01/01/1960 à minuit). C'est donc bien du numérique sur 8 octets (8 octets ça permet de stocker des entiers énormes). Mais ce n'est pas une DATE au sens où les fonctions comme YEAR s'y attendent, c'est à dire un nombre de jours depuis le 01/01/1960. Quant à son aspect "bizarre", il s'explique par un format DATETIME. spécialement conçu pour ce type d'information.

La fonction DATEPART permet d'extraire la partie "date" d'un Datetime. Mais il faut bien penser à affecter un format date (DDMMYY10. par exemple) à la variable ainsi créée.

Une étape Data comme celle-ci résoud le problème :

DATA ma_nouvelle_table ;
    SET mon_ancienne_table ;
    variable_date = DATEPART(variable_datetime) ;
    FORMAT variable_date DDMMYY10. ;
 RUN ;

(Il convient bien sûr de changer les noms des tables et des variables pour coller à votre sujet.)

Je voudrais savoir dans mon étude si dans le temps il y a un effet de propagation de différents types d'incidents (3 types).

Pour cela j'ai utilisé le noeud "Association" de SEM en mettant la variable temps (date + heure) comme variable séquentielle, la variable type d'incidents comme variable cible et en cochant l'option "sequence". Pouvez-vous m'indiquer ce que fait SAS derrière : est-ce qu'il discrétise la variable temps? Si oui, comment? Quel est le pas de temps (date/ heure / minute...)? Peut-on avoir la main dessus? (ex : choisir le pas de temps heure pour une même date)

Merci d'avance.

Le noeud Association n'utilise la variable séquentielle qu'en tant que numéro d'ordre. Il ne fait donc pas la différence entre une variable numérotée 1,2,3 et une variable temps. Les écarts ne sont pas non plus pris en compte : 1,2,4 est une séquence analogue à 1,2,3.

Le seul moyen de prendre en compte les écarts serait de les inclure en tant qu'items virtuels, sous forme d'intervalle de temps par exemple :

• Achat 1 : lit
• Achat 1 : 1er achat [item virtuel]
• Achat 2 : canapé
• Achat 2 : entre 1 et 3 mois après le 1er achat [item virtuel] Achat 3 : cuisine équipée
• Achat 3 : un an après le 1er achat [item virtuel] Achat 3 : plus de six mois après l'achat précédent [item virtuel] ...

De manière à ce que ces écarts puissent apparaître dans les règles.

Suite à une modélisation de variable binaire, j'utilise la PROC LOGISTIC de SAS 8.2. - Pour espérer obtenir de meilleurs résultats, faut-il équilibrer ma population de clients et de non clients? Exemple: expliquer une situation Y=1 alors que 80% de la population étudiée a Y=1, donne-t-il un poids trop important à ce groupe de clients ? - L'équilibre doit-il se faire dans l'échantillon d'apprentissage (70% de la population totale) sans s'en occuper dans l'échantillon test? - Après avoir obtenu les coefficients estimés du modèle sur les variables explicatives significatives dans le journal via la procédure ou sous EM, comment puis-je appliquer ce modèle sur une autre population (présentant évidemment les mêmes variables explicatives) afin de tous les attribuer un score? Suis-je obligée de faire cette étape manuellement ? Merci beaucoup de votre aide.   Il est toujours préférable de travailler sur un échantillon équilibré. Pour pouvoir comparer les performances de votre modèle sur le corpus d'apprentissage et sur celui de test, il est préférable que les deux soient équilibrés. L'utilisation des coefficients du modèle peut se faire via la procédure SCORE si les variables explicatives de votre modèle sont quantitatives, ou des indicatrices. La prise en compte par la proc SCORE des variables quali est très mauvaise. Sinon, il est possible d'effectuer automatiquement ces manipulations en écrivant un petit macro-programme. A noter qu'à partir de la version 9, la proc LOGISTIC intègre une instruction pour préciser une table SAS à scorer.

Bonjour,

je dispose d'une table SAS de la densité d'une variable discréte (modalité + proba) et je voudrais les quantiles mais la proc univariate n'accepte pas des valeurs < 1 dans son option FREQ. Comme j'ai certaines proba trés faibles si je multiplie ma freq par 1000, je risque de perdre de l'info et si je multiplie par un nombre trés grand, la proc TABULATE est limitée ! Y a-t-il une solution pour obtenir les centiles par exemple ?

Merci

Les procédures usuelles de calculs pour les quantiles ne supportent pas vraiment proprement les pondérations décimales (ni Univariate, ni Rank). La solution de contournement vient de la proc KDE, dont ce n'est pas le but premier, mais qui fournit ces calculs en annexe. Il suffit de lui indiquer les ordres des quantiles espérés dans l'instruction UNIVAR pour les lister, et on les récupère avec ODS OUTPUT.

ODS OUTPUT percentiles=work.quantiles ;
 PROC KDE DATA=sashelp.class ;
 UNIVAR weight / PERCENTILES=0 TO 100 BY 1 ;
 RUN ;

Bonjour,

Habituellement, quand je fais une régression, je travaille sur une variable binaire. En amont, je construis donc un échantillon 50-50 (50% de détenteurs // 50% de non détenteurs). Aujourd'hui, je dois réaliser une régression sur une variable continue mais je ne sais pas comment procéder pour réaliser un échantillon. S'agit-il d'un tirage aléatoire ?

Merci d'avance pour votre réponse.

Bonjour.

Pour une régression linéaire, il n'y a pas d'intérêt particulier à pratiquer un échantillonnage "orienté" au préalable. Un échantillon aléatoire est amplement suffisant si vous disposez de données trop volumineuses. En outre, travailler sur de plus faibles volumes de données vous permettra d'avoir des p-values plus réalistes pour les divers tests associés au modèle linéaire (Fisher, coefficients du modèle) que sur des milliers d'observations qui fournissent presque toujours des p-values inférieures à 0,0001.

Deux contraintes sont en revanche très importantes à satisfaire dans le cadre du modèle linéaire :

• la variable Y expliquée doit suivre une loi normale, ou au moins être unimodale (un seul pic de fréquence parmi ses modalités) et à peu près symétrique. Sinon, vous devez la transformer (avec un logarithme par exemple si elle est asymétrique) ou vous tourner vers un modèle linéaire généralisé (PROC GENMOD de SAS) qui vous permettra de préciser une autre loi que la loi normale pour Y ;
• les variables explicatives doivent être autant que possibles indépendantes les unes des autres. Comme dans tous les modèles linéaires, la multicolinéarité engendre de grandes instabilités dans les coefficients du modèle. La procédure REG propose des critères comme le VIF pour évaluer la multicolinéarité, à condition de travailler uniquement sur des variables explicatives quantitatives. Si ce n'est pas le cas et que vous utilisez la PROC GLM, alors une étude préalable des liaisons entre variables (ACM, tests du chi-2) serait la bienvenue.

Bonjour et merci d'avoir répondu à mes précédentes questions.

Ma régression logistique concerne 39 651 individus. J'ai donc, dans un premier temps, effectué un échantillon équilibré à 50/50 et j'obtiens 2 204 individus (car 1 201 ont la modalité cible égale à 1). Par la suite il est nécessaire de réaliser un partitionnement 70/30. On m'a conseillé de prendre 70% pour l'entrainement et 30% pour la validation. Ce que je voudrais savoir c'est comment faire ce partitionnement sous SAS (et non Miner) ? Faut-il que les deux partitions soient elles aussi équilibrées en fonction de la cible (35% -- >0 et 35% -->1 pour l'entrainement et 15% -->0 et 15% -->1 ) ? Et à quel moment la partition à 30% va t-elle intervenir pour la validation ?

D'autre part, pour le seuil optimal, j'obtiendrai forcément 0,5 puisque mon échantillon est équilibré ? Cela n'est pas gênant ?

Le fait de travailler sur 70% des 2 204 individus ne fausse pas le modèle ?

Je vous remercie pour votre réponse.

Bonjour.

Partition 70/30 :

DATA work.train work.valid ;
     SET maBase ;
     alea = RANUNI(0) ;
     IF alea < .7 THEN OUTPUT work.train ;
     ELSE OUTPUT work.valid ;
 RUN ;

Seuil optimal :

Il sera sans doute aux alentours de 0,5, pas forcément exactement à cette valeur. En fait, le seuil optimal s'harmonise avec la valeur de la constante du modèle, ce ne sera donc pas faux de travailler ensuite sur une population non équilibrée avec ce seuil.

Volume de données :

70% de 2200 individus, ça en fait encore largement assez, sauf si vous avez 400 variables explicatives dans votre modèle.

Utilisation des données de validation :

On ne construit pas de modèle dessus, on se contente de leur appliquer le moteur de score (c'est à dire qu'on prédit avec le modèle). Et on comparer le taux de bien classés avec celui donné par les données d'entraînement. Ce taux est plus fiable (l'autre est biaisé vers 0), et la constance du taux est signe de robustesse.

Bonjour,

Je souhaiterai savoir comment faire un échantillonnage stratifié (sur une ou plusieurs variables qualitatives) avec la PROC SURVEYLECT comme le fait le noeud SAMPLING de SEM.

Pour cela, il faut trier au préalable la table selon la variable cible de l'étude. Puis déterminer la taille d'un demi-échantillon (ici, 1500 par exemple).

PROC SURVEYSELECT 
      DATA = maTableSAStriée
      OUT = monEchantillonEquilibré
      SAMPSIZE = 1500 ;
    STRATA maVariableCible ;
 RUN ;

Bonjour,

Est-il possible d'équilibrer automatiquement sous SEM une base de données à partir des modalités de la variable cible. Autrement dit au lieu de choisir manuellement par exemple 50% de clients et 50% de non-clients à partir d'une BD initiale, SEM propose-t-il cette option? De plus, est-il préférable d'équilibrer avant de constituer l'échantillon d'apprentissage et celui de validation ou d'équilibrer chacun des deux échantillons? Quelles sont les procédures automatiques sous SEM?

Merci d'avance de votre réponse.

Oui, c'est possible en utilisant le noeud SAMPLING de SEM.

1. Dans l'onglet principal du noeud SAMPLING, choisir le type d'échantillonnage STRATIFIED, et proposer une taille d'échantillon qui ne dépasse pas 2 fois l'effectif le plus faible (clients ou non-clients) ;
2. Dans l'onglet STRATIFICATION, choisir d'utiliser la variable cible (client/non-client) en changeant la valeur de l'attribut STATUS (de DON'T USE à USE)
3. Dans le sous-onglet OPTIONS (très bien caché en bas à droite de l'onglet STRATIFICATION), sélectionner EQUAL SIZE pour obtenir deux sous-échantillons de même taille.

Il est préférable de modéliser sur des populations équilibrées, d'une manière générale. Il est donc préférable d'avoir des échantillons d'apprentissage et de validation équilibré. L'enchaînement est donc INPUT DATA SOURCE --> SAMPLING --> DATA PARTITION dans SEM.

Dans SEM, un point me pose problème : est ce qu'il a moyen de prendre comme critère le fait de maximiser le taux de détention=1. Je m'explique: en fait le score que j'ai obtenu a un bon taux global mais en fait je me suis rendue compte que peu de gens avaient une note de score élevé ce qui correspondrait au fait que le taux de détention=0 bien classés est supérieur à celui de détention=1 alors que j'aimerais favoriser le 2ème taux...

Pour ce problème, en fait, il faut imposer au modèle une matrice de coûts et profits qui met en avant l'importance de modéliser et bien scorer les détenteurs plutôt que les non-détenteurs. L'autre solution consiste à équilibrer l'échantillon (autant de détenteurs que de non-détenteurs).

Je dois résoudre un pb de modélisation de personnes qui quittent un opérateur télécom (churn). Cependant, sur 5000 observations seules 700 churned effectivement. Du coup, le modèle apprend très bien les non churner mais pas les autres... Que faire ?

Dans votre problème, je conseille la constitution d'un échantillon équilibré, c'est à dire où le rapport des deux évènements (churn / pas churn) est voisin de 50/50. Dans SEM, faire un échantillon stratifié de 1000 à 1400 personnes, stratifié sur le churn, et où les strates sont à parts égales (onglet STRATIFICATION, sous-onglet OPTIONS : CRITERIA = EQUAL SIZE).

Probleme de discrimination :

Input : n individus sur lesquels sont mesurés p variables numériques. Output : la variable binaire d'intéret. Structure des données : seulement 20% des individus posseèdent la caractéristique binaire. Modele : par exemple un reseau de neurones de type perceptron multicouche.

Question : les individus présentant la valeur 1 (dans 20% des cas) apparaissent naturellement sous représentés dans le jeu de données. Par conséquent, le modèle estimé s'adapte très pauvrement : il prédit dans la grande majorité des cas une valeur = à 0. Quelles sont les techniques existantes pour sur-pondérer la sous population présentant la valeur 1 de la variable binaire d'intéret. La seule que je connaisse etant :répliquer plusieurs fois cette meme sous population, ou utiliser des methodes de type arcing.

Merci d'avance pour la réponse apportée.

La duplication d'individus est toujours dangereuse, sauf quand elle est contrôlée par un mécanisme de type bootstrap, comme dans les méthodes d'arcing.

N'est-il pas préférable de travailler sur un échantillon équilibré (50% de 0, 50% de 1) quitte à réduire la taille de votre échantillon de travail ?

L'emploi d'un arcing (boosting ou bagging) sur ce genre de population donne en général de bons résultats (plus spectaculaires si vous partez d'un modèle moins stable qu'un réseau de neurones, par exemple un arbre de décision).

Bonjour, Voilà mon souci : je voudrais faire une Classification sur une énorme base (env 2 millions de lignes). Ce sont des données qualitatives, alors je dois passer par une ACM, donc construire un Tableau Disjonctif Complet (en tout j'ai 3 variables et 11*97*18 modalités). Seulement SAS bloque un peu beaucoup (il a mouliné toute la nuit et n'a pas avancé...)! La proc transreg que vous proposez dans cette FAQ n'est-elle pas appropriée ici? Ma base est-elle trop volumineuse pour un tel traitement? Si oui, comment faire ma classification? Merci beaucoup pour votre éclairage!

 

Deux pistes à explorer pour que votre traitement puisse se faire dans un temps acceptable (et, vu vos volumes, se faire tout court !).

1) travailler uniquement sur un échantillon : au lieu des 2 millions de lignes, vous pourriez construire une typologie sur seulement 10% d'entre eux, et ensuite chercher les règles de construction des classes (par un modèle statistique, ou plus simplement par une caractérisation univariée) pour dispatcher l'ensemble de vos lignes dans les différentes classes. 2) réduire le nombre de modalités d'une de vos valeurs : 97 valeurs me paraît un nombre un peu excessif. D'autant que cela risque de déséquilibrer fortement l'ACM (les premiers axes se concentreront sur l'information contenue dans cette variable et pas dans les 2 autres) Vous pourriez faire un recodage pour vous ramener à une vingtaine de valeurs ; non seulement ça équilibre l'ACM, mais en plus la taille des fichiers à traiter (tableau disjonctif complet en entrée de la procédure Corresp, et le tableau de Burt qu'elle construit en interne) sera plus raisonnable. Comment faire votre recodage ? Déjà sur des critères métier, je pense. Et également en faisant une ACM sur cette variable uniquement, dans l'espace des variables seulement, de préférence sur un échantillon aléatoire de vos deux millions de lignes. Pour cette ACM préalable, la syntaxe SAS est la suivante :

PROC CORRESP DATA = votreTableSAS MCA SHORT ;

 TABLES votreVariableA97Modalites ;

 RUN ;

Si vous avez une version 9 de SAS, vous pouvez ajouter les deux instructions suivantes avant la procédure correspondante :

ODS GRAPHICS ON ;

 ODS HTML FILE = "c:\temp\sorties ACM.htm" GPATH = "c:\temp" (URL=NONE) ;

 Et ODS HTML CLOSE ;

 

après l'instruction RUN ; à la fin du programme.

Non seulement vos sorties seront plus jolies dans une page Web (changer éventuellement c:\temp pour un autre répertoire dans les deux options qui y font référence) mais en plus ODS GRAPHICS ajoutera directement le premier plan factoriel dans l'espace des variables : il ne vous reste "qu'à" fusionner les modalités qui sont proches dans ce plan.

Bonjour, pouvez -vous me donner les caractéristiques et les différences entre les logiciels Sas Guide et Sas Entreprise Miner? Peut on faire des scores avec Sas Guide?

Merci beaucoup pour votre réponse.

SAS Enterprise Guide est un logiciel qui génère du code SAS à travers une interface presse-bouton. Il est orienté vers la construction de requêtes (extraction de données, jointures) et la statistique plutôt descriptive (graphiques, stats exploratoires). Il possède des interfaces pour la construction de modèles (régression linéaire, logistique, données de survie) mais pour la construction d'un score, les options ne sont pas très nombreuses. On en vient alors à écrire soi-même le code, en utilisant les procédures Logistic et Discrim disponibles dans le module SAS/STAT. Les graphiques et autres informations complémentaires doivent également être obtenues à la main.

En comparaison, SAS Enterprise Miner est non seulement une interface, mais intègre également des fonctionnalités spécifiques pour le Data Mining, en particulier la construction d'arbres de décision (proc Arboretum), de réseaux de neurones (proc Dmneurl), et même une procédure de régression spécifique (proc Dmreg). A part l'analyse discriminante, toutes les techniques sont directement accessibles dans l'interface de Miner. Les graphiques commentant les résultats sont spontanément construits par le logiciel, de même que les mises en concurrence de méthodes (comparaison de courbes de lift par exemple). SAS Enterprise Miner propose en outre une méthodologie de projet Data Mining, et des fonctionnalités d'échantillonnage, de gestion des valeurs manquantes, de traitement des valeurs extrêmes, de segmentation, etc. qui lui sont entièrement spécifiques.

En résumé : SEG est une surcouche au logiciel SAS permettant de générer des programmes, avec une vocation plutôt généraliste. On peut s'en servir pour construire un score, avec les outils (procédures) usuels de SAS/STAT. SEM est un outil entièrement tourné vers la construction de scores et n'a pas la vocation "tous publics" de Guide.

Dans Enterprise Miner, comment sont gérées les variables manquantes ?   Généralement (sauf dans le noeud "Arbre de Décision"), les observations comportant au moins une valeur manquante sont exclues de l'analyse. On peut choisir de les compléter au préalable avec le nœud Replacement, ou avec un nœud SAS Code faisant appel à la PROC MI. Dans le nœud Arbre de Décision, on peut utiliser la valeur manquante comme une valeur à part entière, ou exclure les observations incomplètes comme dans les autres modèles. Pour cela, dans l'onglet BASIC, on coche (ou pas) TREAT MISSING AS AN ACCEPTABLE VALUE.

Les réseaux de neurones de SEM comprennent-ils toujours une seule couche cachée ?   On peut forcer le nombre de couches cachées, pour cela il faut aller dans l'interface avancée (cocher ADVANCED USER INTERFACE dans l'onglet GENERAL) et cliquer droit n'importe où : on a la fonctionnalité ADD HIDDEN LAYER qui doit être disponible. Relier comme on le souhaite les couches.

Je me pose des questions sur la sélection de variables sous SEM : en effet le test du chi-deux proposé ne semble pas correspondre au test du chi-deux sous SAS (PROC FREQ avec option CHISQ). Qu'en est-il vraiment? je suis allée voir ce que faisait SEM dans le Program Editor et il fait une PROC DMSPLIT : qu'est-ce que c'est que cette PROC ? Dans quel module est-elle disponible ?   En fait, le nœud VARIABLE SELECTION construit un arbre comme le nœud TREE (d'où la proc DMSPLIT qui est en fait celle qui tourne derrière TREE), sur la base de l'algorithme CHAID. Les variables retenues sont donc celles qui sortent les premières dans l'arbre. Cependant, il ne faut pas non plus espérer retrouver exactement le même arbre qu'avec le nœud TREE (hé non, ce serait trop simple !!!), sauf à ne pas avoir de valeurs manquantes dans les données (le nœud VARIABLE SELECTION traite les valeurs manquantes différemment de TREE). La proc DMTREE fait partie des procédures spécifiques à Enterprise Miner. A partir de SAS 9, elle est remplacée par la proc ARBORETUM.

Bonjour, Sous EM, le modele LOGIT prend-t-il en compte les formats ou doit-on recoder en dur les modalités ?   A priori, si un format est attaché de manière permanente à la variable, SEM le prend en compte dans tout son diagramme. Pour le vérifier, vous pouvez aller dans le nœud INPUT DATA SOURCE, et faire un VIEW DISTRIBUTION de votre variable formatée. Si les catégories affichées correspondent au format, le nœud REGRESSION en tiendra compte. Sinon, vous devez coder en dur (mais un PUT suffira, dans une étape Data).

Bonjour, Dans SEM, et plus précisément dans le noeud Input Data Source, est-il possible d'enregistrer le paramétrage (notamment "Model role" et "Measurement"), puis de l'appliquer sur une nouvelle table (ou une mise à jour de la table) sans avoir à tout redéfinir? J'ai une table de départ de plus de 400 variables et j'essaie d'éviter de tout redéfinir à chaque nouvelle version de la table. Merci d'avance.   Il existe la possibilité de cloner le noeud Input Data Source (IDS). Pour cela, après l'avoir paramétré une première fois, cliquer avec le bouton droit et choisir CLONE... Faire OK dans l'interface qui se présente alors. Dans un nouveau diagramme, au lieu de faire glisser le noeud IDS habituel, on trouvera dans la rubrique "Custom" le clone du noeud IDS paramétré. A noter que cette possibilité ne fonctionnera que pour deux tables portant le même nom, dans une bibliothèque de même nom et ayant les mêmes variables. Il s'agit donc, a priori, plutôt d'une mise à jour de la table, ou sinon, d'un tour de passe-passe (changement de répertoire correspond au LIBNAME, renommage de la table et des variables pour une mise en conformité). Bon courage avec vos 400 variables !

Bonjour, J'aimerais savoir pour quelle raison statistique l'icone variable selection d'EM découpe les variables continues en 16 classes. Pourquoi 16 ?   L'option de découpage des variables continues en 16 classes (notée AOV16 dans l'interface de Variable Selection) permet de travailler avec des classes. Ces classes peuvent amener à détecter une liaison non linéaire entre la cible et une variable explicative ainsi découpée, en dépit du fait que le critère de sélection est le R². Le nombre de 16 a certainement été retenu pour des raisons pratiques, mais il n'existe pas à notre connaissance de justification statistique à ce choix. Il s'agit plus certainement d'un nombre dicté par des contraintes de calculs et obtenu comme compromis entre vitesse d'exécution et performance au terme d'un certain nombre d'essais.

Bonjour, Je voudrais savoir si vous connaissez une procédure sas qui permet de faire de la discrétisation supervisée du type MDLPC ou autre? merci   Bonjour. Dans SAS, les seuls instruments disponibles pour la discrétisation supervisées se trouvent dans le module Enterprise Miner (extrêmement coûteux) ; si vous pouvez l'utiliser, vous trouverez votre bonheur avec l'outil TRANSFORM qui propose une transformation appelée "OPTIMAL BINNING" à base d'analyse de variance. Pour ce qui est du MDLPC, ce qui s'en rapproche le plus serait de faire, avec Enterprise Miner toujours, un arbre de type C4.5 (critère du noeud TREE : mesure d'entropie) avec votre variable supervisante en cible et la variable à discrétiser en seule variable input. Vous autoriserez l'arbre à avoir autant de branches que votre nombre maximum de classes en sortie de la discrétisation.

Je souhaiterais réaliser une classification à l'aide de variables qualitatives. Je dispose de SAS Enterprise Miner et je souhaiterais savoir si ce dernier peut me réaliser ma classification. Et si oui, comment ?   SEM est un peu borné côté variables qualitatives. L'idée serait de lui fournir des variables quanti qui racontent la même chose. Pour ça, il faudrait faire une ACM (proc CORRESP) dans un nœud SAS Code par exemple...

Dans l'onglet basic>multiplayer perceptron il y a une case "hidden neurons". Cette case nous permet-elle de choisir le nombre de neurones dans la seule couche cachée ou le nombre de couches cachées ?   Il s'agit du nombre de neurones cachés de l'unique couche cachée du RN. Pour plus de complexité, passer par l'onglet ADVANCED.

Dans l'onglet Basic du noeud Neural Networks à quoi correspondent "preliminary runs" et "training technique" ? Est-t-il important de les paramétrer ?

PRELIMINARY RUNS : éventualité de faire un premier ajustement des poids synaptiques (coefficients du réseau) parce qu'on ne trouve pas qu'il arrive correctement au minimum d'erreur possible. Généralement inutile à paramétrer.

TRAINING TECHNIQUE : algorithme cherchant un minimum de la fonction d'erreur. DEFAULT correspond à un algorithme très respecté, LEVENBERG-MARQUARDT. Il est néanmoins très coûteux en temps et en mémoire (il inverse une forme hermitienne de la matrice jacobienne, ça a peu d'importance pour la suite mais dans une conversation ça fait toujours bien !) sur les réseaux très complexes (3 neurones cachés ou plus, plusieurs couches cachées, beaucoup de variables en entrée, variable cible polytomique aux nombreuses valeurs). On lui préfèrera alors le gradient conjugué (CONJUGATE GRADIAN) qui est moins efficace, mais plus rapide. En résumé, ici encore, on peut garder le choix par défaut, sauf pour de gros réseaux.

Quel fonction de transfert utilise SEM pour les réseaux de neurone ? la logistique ?

Il utilise par défaut une tangente hyperbolique dans les perceptrons, une loi normale dans les RBF. Pour modifier cela, aller dans l'onglet ADVANCED, cliquer droit sur la couche cachée et choisir PROPERTIES, puis l'onglet HIDDEN. On a alors le choix pour ACTIVATION FUNCTION : logistique, tangente hyperbolique, gaussienne, arctangente, sinus, cosinus, etc...

Dans la sortie (output), à quoi correspond la table "weights" ? (on a des H11 - H12... cela correspond-il aux noeuds) et comment analyse-t-on le graph dans cet onglet (weight) ?

Il s'agit des poids synaptiques du réseau. On ne peut rien en tirer, si ce n'est l'équation du modèle dans les cas les plus simples (et encore... C'est tellement compliqué qu'on n'en retire aucune info). Le graphique est lui aussi largement inutile. Les sorties du RN de SEM ne se commentent pas vraiment (même pas du tout).

Y a t'il une aide sous SEM ?

Oui. Il faut aller dans HELP > ENTERPRISE MINER REFERENCE. Elle est très complète (mais tout en anglais). Sur les réseaux de neurones, il y a deux volets, un de théorie des RN et un sur la mise en oeuvre du noeud Neural Network.

J'ai besoin d'utiliser les réseaux de neurones sous SEM. Tout d'abord peut-t-on utiliser une variable "target" avec plusieurs modalités? Je n'ai pas de problèmes pour les lancer mais je ne sais pas trop comment les interpréter, à part le "misclassification rate"... Dans l' "output validation data", il n'y a pas de variables permettant de savoir où les individus ont été classés...

 

Pas de contre-indication à modéliser une variable continue avec les RN de SAS, l'inconvénient étant la difficulté d'évaluer la qualité du modèle. Et en plus, son opacité est grande (mais c'est toujours le cas avec les RN !). Il n'y a pas grand-chose à tirer des sorties proposées par SAS, et globalement pas grand-chose à y faire. Pour voir les valeurs proposées par SEM, il faut enchaîner un nœud Assessment où on ne fait rien de spécial sinon accepter ce modèle, et un noeud Score qui score la table de départ. Alors on pourra voir les prédictions, et même plus (graphique, procédures statistiques,...) : elles se trouvent dans une table &_SCORE, sous le nom de P_nomDeLaVariableAPrédire. Si tu as une autre variable continue, je propose par exemple ce programme :

symbol1 i=join l=1 ; symbol2 i=join l=2 ;
 proc gplot data = &_score ;
 plot (y p_y) * x / overlay ;
 run ; quit ;

Il n'y a qu'à remplacer les x et les y par les noms de variables Input et Target réciproquement. On peut faire ça dans un noeud SAS Code pour l'intégrer au diagramme (il faut l'enchaîner après le nœud Score) ou directement dans le program editor après exécution du noeud Score.

Je ne trouve pas la même note de score que SEM lors de la régression... En fait moi je considère que quand par exemple sur une variable à 2 modalités l'individu a la modalité 2 le coefficient de cette modalité 2 est égal à zéro alors que SEM prend comme coeff -(le coeff de la modalité 1)... Exemple pour la variable détention de sécurité12, on a 2 modalités sec1 et sec2.. Sur la grille des coefficients, le coeff de sec1=0.23 et dans ce cas si un individu a la modalité 2, SEM va lui mettre un coeff de -0.23 alors que moi je lui mettrais zéro... Ma question est : de quelle théorie sort-il cette règle? et qu'est ce que ça change et qui a raison?

 

Il s'agit d'une des petites subtilités du noeud régression : il fonctionne selon deux types de codage, donc d'évaluation des paramètres... Le premier, appelé DEVIATION, est celui par défaut. Il contraint la somme des paramètres à faire toujours 0, d'où l'obligation de prendre l'opposé comme coefficient du niveau de référence quand on a une variable binaire. Le second modèle de codage, GLM, est celui qu'on a l'habitude de manipuler. (Y compris dans les procédures REG et LOGISTIC.) Il consiste à mettre 0 pour la modalité de référence, et à donner les autres coeffs en fonction. Comme toujours, sur les fondements théoriques de leurs implémentations, les docs SAS restent d'une louable discrétion. En revanche, comment se débarrasser de ce codage bizarre ? Il suffit de cocher la case INPUT CODING = GLM au lieu du défaut INPUT CODING = DEVIATION. Cela se passe dans l'onglet MODEL OPTIONS, sous-onglet REGRESSION, dans le paramétrage de ce noeud.

Je voudrais changer le répertoire dans lequel se trouve mon projet SEM (déjà assez volumineux). Quels fichiers dois-je transférer ?

Quels fichiers conserver ? Tous ! Par contre, on peut migrer très facilement un projet par copier / coller vers un endroit où vous avez 1) des droits en écriture et 2) de la place.

Il suffit de trimbaler tout le petit monde créé par SEM, à savoir :

• les répertoires EMDATA, EMPROJ, REPORTS, ainsi que
• le projet (le .DMP)
• le ou les diagramme(s) (les .DMD).

Comment est ce que je peux récupérer facilement la note du score créé par SEM pour chaque client ?

La note de score de chaque individu se trouve dans les variables P_EVENT, P_NEVENT, P_variableCibleModalité1, P_variableCibleModalité2, etc... (ces derniers noms sont bien sûr tronqués sur 8 ou 32 caractères selon la version de SAS). C'est entre 0 et 1. On trouve cette info une fois fait le scoring, of course, dans la table scorée. Si c'est vous qui avez lancé l'étape Data de scoring (dans le program editor), vous savez le nom de cette table. Si c'est SEM qui a tout fait (noeud Score ! [apply]), c'est dans la table correspondant au contenu de la macro-variable _SCORE. On peut connaître ce contenu en faisant %put &_score ; dans le program editor, et le nom de la table appraîtra dans la log. Reste à l'ouvrir classiquement (proc print, fenêtre Explorer, FSView).

Est-ce normal que pour 100 000 lignes, SEM indique le message d'erreur suivant : out of resources ?

Il ne faut pas trop charger SEM dans une configuration avec un serveur qui n'a pas une grosse capacité. Le mieux, c'est de le faire monter en charge progressivement, pour voir où il casse. Dans l'absolu, je ne peux pas dire "100000 c'est trop" ou "100000 ça devrait passer". D'une fois sur l'autre, je n'ai pas les mêmes résultats sur mon propre PC.

Il faut savoir cependant que SEM demande surtout deux choses : de l'espace disque pour entreposer ses multiples tables temporaires (il faut donc choisir de domicilier son projet dans un endroit où la place libre ne manque pas et où il n'existe pas de quotas) et surtout, pour l'exécution des tâches, de la mémoire vive. Mieux vaut donc une machine (serveur ou PC en "stand-alone", c'est à dire sans faire de client/serveur) avec beaucoup de mémoire vive (ajouter des barettes, fermer les autres applications, etc...) qu'avec un ou plusieurs processeurs très rapides, car la puissance de calcul passe après (il lui faut en tout premier lieu de la place) ; de plus, avant la version 9.0, SAS (et a fortiori SEM) ne sait pas profiter d'un multi-processeur.

Je voudrais faire une régression logistique en utilisant des classes de mes variables quantitatives... Pour cela je peux utiliser le noeud transform variables et calculer des classes selon les quartiles ou quelque chose du genre mais le problème c'est que j'aimerais faire une classe exclusivement = 0 ... car pour les montants par exemple il y en beaucoup qui sont égaux à zéro. Donc je voudrais avoir ma 1ère classe seulement pour des valeurs nulles puis la 2ème par exemple pour des valeurs comprises entre zéro exclus et 12000 F... Comment m'y prendre ?

Pour le problème de découpage en classes : voici une solution à la main, parce qu'on ne peut pas faire mieux sans passer par un macro-programme dans le noeud SAS Code pour le faire automatiquement :

1. calculer les valeurs des quantiles. Les noter sur un bout de papier (c'est VRAIMENT une solution à la main !)
2. dans Transform Variables, créer une nouvelle variable, dont la définition sera : 1+(VAR>0)+(VAR>12000)+(VAR>20000) par exemple. Remplacer VAR par le nom de la variable quali de départ, et 12000 et 20000 par les quantiles de la feuille de papier.

Les tests entre parenthèses renvoient des booléens : 0 pour faux, 1 pour vrai. SEM produit une variable qui vaut : 1 pour les valeurs nulles, 2 pour les valeurs entre 0 exclus et 12000 inclus, 3 pour les valeurs entre 12000 exclus et 20000 inclus, 4 pour les valeurs > 20000.

Bonjour, pouvez -vous me donner les caractéristiques et les différences entre les logiciels Sas Guide et Sas Entreprise Miner? Peut on faire des scores avec Sas Guide?

Merci beaucoup pour votre réponse.

SAS Enterprise Guide est un logiciel qui génère du code SAS à travers une interface presse-bouton. Il est orienté vers la construction de requêtes (extraction de données, jointures) et la statistique plutôt descriptive (graphiques, stats exploratoires). Il possède des interfaces pour la construction de modèles (régression linéaire, logistique, données de survie) mais pour la construction d'un score, les options ne sont pas très nombreuses. On en vient alors à écrire soi-même le code, en utilisant les procédures Logistic et Discrim disponibles dans le module SAS/STAT. Les graphiques et autres informations complémentaires doivent également être obtenues à la main.

En comparaison, SAS Enterprise Miner est non seulement une interface, mais intègre également des fonctionnalités spécifiques pour le Data Mining, en particulier la construction d'arbres de décision (proc Arboretum), de réseaux de neurones (proc Dmneurl), et même une procédure de régression spécifique (proc Dmreg). A part l'analyse discriminante, toutes les techniques sont directement accessibles dans l'interface de Miner. Les graphiques commentant les résultats sont spontanément construits par le logiciel, de même que les mises en concurrence de méthodes (comparaison de courbes de lift par exemple). SAS Enterprise Miner propose en outre une méthodologie de projet Data Mining, et des fonctionnalités d'échantillonnage, de gestion des valeurs manquantes, de traitement des valeurs extrêmes, de segmentation, etc. qui lui sont entièrement spécifiques.

En résumé : SEG est une surcouche au logiciel SAS permettant de générer des programmes, avec une vocation plutôt généraliste. On peut s'en servir pour construire un score, avec les outils (procédures) usuels de SAS/STAT. SEM est un outil entièrement tourné vers la construction de scores et n'a pas la vocation "tous publics" de Guide.

Bonjour,

Je souhaiterai savoir comment faire un échantillonnage stratifié (sur une ou plusieurs variables qualitatives) avec la PROC SURVEYLECT comme le fait le noeud SAMPLING de SEM.

Pour cela, il faut trier au préalable la table selon la variable cible de l'étude. Puis déterminer la taille d'un demi-échantillon (ici, 1500 par exemple).

PROC SURVEYSELECT 
      DATA = maTableSAStriée
      OUT = monEchantillonEquilibré
      SAMPSIZE = 1500 ;
    STRATA maVariableCible ;
 RUN ;

Dans SEM, un point me pose problème : est ce qu'il a moyen de prendre comme critère le fait de maximiser le taux de détention=1. Je m'explique: en fait le score que j'ai obtenu a un bon taux global mais en fait je me suis rendue compte que peu de gens avaient une note de score élevé ce qui correspondrait au fait que le taux de détention=0 bien classés est supérieur à celui de détention=1 alors que j'aimerais favoriser le 2ème taux...

Pour ce problème, en fait, il faut imposer au modèle une matrice de coûts et profits qui met en avant l'importance de modéliser et bien scorer les détenteurs plutôt que les non-détenteurs. L'autre solution consiste à équilibrer l'échantillon (autant de détenteurs que de non-détenteurs).

Quand je spécifie une probabilité a priori (Prior proba) dans un noeud Tree, il prend cette proba pour l'échantillon d'apprentissage, de validation et de test. Or moi, ce que je voudrais, c'est qu'il prenne cette proba pour apprendre et qu'il valide et teste sur un échantillon normal. A part dupliquer les individus à qui je veux donner une plus grande importance, comment résoudre ce problème ?

Pas de possibilité (connue de nous au moins) de n'appliquer les probas a priori qu'à l'échantillon d'apprentissage. En fait, ces probas sont considérées comme des coûts (matrice de coût et profit) qui s'appliquent tout le temps. Par contre, l'aide (EM Reference dans le menu Help de SEM) est assez détaillée sur le rôle de ces probas, en plus y a de fort belles images.

Je souhaiterais réaliser une classification à l'aide de variables qualitatives. Je dispose de SAS Enterprise Miner et je souhaiterais savoir si ce dernier peut me réaliser ma classification. Et si oui, comment ?

SEM est un peu borné côté variables qualitatives. L'idée serait de lui fournir des variables quanti qui racontent la même chose. Pour ça, il faudrait faire une ACM (proc CORRESP) dans un noeud SAS Code par exemple...

Je voudrais savoir dans mon étude si dans le temps il y a un effet de propagation de différents types d'incidents (3 types).

Pour cela j'ai utilisé le noeud "Association" de SEM en mettant la variable temps (date + heure) comme variable séquentielle, la variable type d'incidents comme variable cible et en cochant l'option "sequence". Pouvez-vous m'indiquer ce que fait SAS derrière : est-ce qu'il discrétise la variable temps? Si oui, comment? Quel est le pas de temps (date/ heure / minute...)? Peut-on avoir la main dessus? (ex : choisir le pas de temps heure pour une même date)

Merci d'avance.

Le noeud Association n'utilise la variable séquentielle qu'en tant que numéro d'ordre. Il ne fait donc pas la différence entre une variable numérotée 1,2,3 et une variable temps. Les écarts ne sont pas non plus pris en compte : 1,2,4 est une séquence analogue à 1,2,3.

Le seul moyen de prendre en compte les écarts serait de les inclure en tant qu'items virtuels, sous forme d'intervalle de temps par exemple :

• Achat 1 : lit
• Achat 1 : 1er achat [item virtuel]
• Achat 2 : canapé
• Achat 2 : entre 1 et 3 mois après le 1er achat [item virtuel] Achat 3 : cuisine équipée
• Achat 3 : un an après le 1er achat [item virtuel] Achat 3 : plus de six mois après l'achat précédent [item virtuel] ...

De manière à ce que ces écarts puissent apparaître dans les règles.

Comment faire fonctionner le noeud Association de SAS Enterprise Miner ? Que faut-il lui donner comme variables cible et variables d'entrée ?

Pour le noeud Association :

• rôle ID : un identifiant commande (ou achat) pour reconnaître quels produits sont achetés ENSEMBLE
• rôle FREQ : nombre de produits achetés à la fois, quantité commandée
• rôle TARGET : l'identifiant d'un produit (ou, au niveau agrégé, d'une famille de produits) et les items virtuels (éventuellement : un exemple d'item virtuel est la région d'achat, la présence d'une promotion, la tranche d'âge de l'acheteur, etc...)

Bonjour,

J'aimerais effectuer un arbre de régression, à savoir un arbre avec une cible quantitative. Cela est-il possible avec Sas EM? Et si oui, comment? Les arbres de décisions sont-ils possibles avec Sas Guide ou Sas Base? Merci pour votre aide.

 

Oui, il est possible d'utiliser SAS EM pour construire des arbres de régression. Pour cela, il suffit de déclarer comme variable cible une variable quantitative (type = INTERVAL) dans le nœud INPUT DATA SOURCE. Ensuite, SEM propose dans le nœud TREE deux types d'arbres : celui dérivé de CART qui choisit les coupures sur une réduction de la variance intra-nœuds, et celui dérivé de CHAID qui choisit les coupures avec un test de Fisher (F test).

La procédure mise en œuvre est la proc ARBORETUM (dans SAS 9) ou la proc DMSPLIT (dans SAS v8). Ces procédures ne sont disponibles qu'avec une licence SAS EM. Donc on ne peut pas les utiliser avec seulement une licence SAS Base ou SAS/STAT. Cependant, ces procédures ont une syntaxe (certes non documentée) donc peuvent être incluses dans des programmes et des macros qu'on exécutera directement depuis SAS PC ou SAS Enterprise Guide.

Bonjour, Suite à une modélisation sous SAS EM (via une régression logistique et arbre de décision), je voudrais "forcer" le type de quelques variables. Celles-ci présentent des valeurs numériques discrètes (par exemple, un nombre de contrats : 0,1,2 ou 3) et lors de la phase de modélisation, EM fait des moyennes de ces chiffres car dans le noeud IDS, elles sont en "interval". Pourtant, pour un client, cela ne veut rien dire d'avoir moins de 0,5 contrat. Les quatre mesures proposées telles BINARY, INTERVAL, NOMINAL ou ORDINAL ne répondent pas au problème de conserver des valeurs entières alors comment puis-je le résoudre ? Merci de votre aide.

 

Pour votre question de variables discrètes comme un nombre de contrats, il devrait suffire de déclarer sa mesure comme ORDINAL dans le nœud INPUT DATA SOURCE ou, si vous voulez limiter ce changement à certaines branches de votre diagramme, avec un nœud DATA SET ATTRIBUTES.

Probleme de discrimination :

Input : n individus sur lesquels sont mesurés p variables numériques. Output : la variable binaire d'intéret. Structure des données : seulement 20% des individus posseèdent la caractéristique binaire. Modele : par exemple un reseau de neurones de type perceptron multicouche.

Question : les individus présentant la valeur 1 (dans 20% des cas) apparaissent naturellement sous représentés dans le jeu de données. Par conséquent, le modèle estimé s'adapte très pauvrement : il prédit dans la grande majorité des cas une valeur = à 0. Quelles sont les techniques existantes pour sur-pondérer la sous population présentant la valeur 1 de la variable binaire d'intéret. La seule que je connaisse etant :répliquer plusieurs fois cette meme sous population, ou utiliser des methodes de type arcing.

Merci d'avance pour la réponse apportée.

La duplication d'individus est toujours dangereuse, sauf quand elle est contrôlée par un mécanisme de type bootstrap, comme dans les méthodes d'arcing.

N'est-il pas préférable de travailler sur un échantillon équilibré (50% de 0, 50% de 1) quitte à réduire la taille de votre échantillon de travail ?

L'emploi d'un arcing (boosting ou bagging) sur ce genre de population donne en général de bons résultats (plus spectaculaires si vous partez d'un modèle moins stable qu'un réseau de neurones, par exemple un arbre de décision).

Quels sont les critères importants et /ou indispensables à régler pour pouvoir valider mon arbre de décision ?

La méthode choisie (parmi CHAID, CART et C4.5, selon le critère (chi-2, entropie ou information de Gini) choisi dans BASIC) n'a généralement pas vraiment d'influence sur le résultat. Ce qu'il faut regarder, c'est le taux de classement (onglet SUMMARY des sorties) et en particulier sa constance dans les 2 ou 3 jeux de données TRAIN/VALIDATION/TEST (==> robustesse) ; il faut garder à l'esprit qu'en général l'arbre de décision est un mauvais outil prédictif : il découvre bien des niches mais fait un scoring médiocre sur les individus moyens.

Dans Enterprise Miner, comment sont gérées les variables manquantes ?

Généralement (sauf dans le noeud "Arbre de Décision"), les observations comportant au moins une valeur manquante sont exclues de l'analyse. On peut choisir de les compléter au préalable avec le noeud Replacement, ou avec un noeud SAS Code faisant appel à la PROC MI. Dans le noeud Arbre de Décision, on peut utiliser la valeur manquante comme une valeur à part entière, ou exclure les observations incomplètes comme dans les autres modèles. Pour cela, dans l'onglet BASIC, on coche (ou pas) TREAT MISSING AS AN ACCEPTABLE VALUE.

Je voulais savoir comment on pouvait exploiter le programme de l'arbre de décision issu de SEM. En fait SEM semble, comme pour la régression, calculer une probabilité de prise (un score). Je me demande comment est calculée cette proba.

Je ne suis pas sûr de bien comprendre ta question, mais s'il s'agit de faire un score il suffit de laisser travailler le noeud "Score !". Il génère une étape Data qui retrace les différentes branches de l'arbre. Sinon, le score (la proba) est calculé comme le pourcentage d'évènements dans la feuille de l'arbre considérée.

Je me pose des questions sur la sélection de variables sous SEM : en effet le test du chi-deux proposé ne semble pas correspondre au test du chi-deux sous SAS (PROC FREQ avec option CHISQ). Qu'en est-il vraiment? je suis allée voir ce que faisait SEM dans le Program Editor et il fait une PROC DMSPLIT : qu'est-ce que c'est que cette PROC ? Dans quel module est-elle disponible ?

En fait, le noeud VARIABLE SELECTION construit un arbre comme le noeud TREE (d'où la proc DMSPLIT qui est en fait celle qui tourne derrière TREE), sur la base de l'algorithme CHAID. Les variables retenues sont donc celles qui sortent les premières dans l'arbre. Cependant, il ne faut pas non plus espérer retrouver exactement le même arbre qu'avec le noeud TREE (hé non, ce serait trop simple !!!), sauf à ne pas avoir de valeurs manquantes dans les données (le noeud VARIABLE SELECTION traite les valeurs manquantes différemment de TREE).

Quand je spécifie une probabilité a priori (Prior proba) dans un noeud Tree, il prend cette proba pour l'échantillon d'apprentissage, de validation et de test. Or moi, ce que je voudrais, c'est qu'il prenne cette proba pour apprendre et qu'il valide et teste sur un échantillon normal. A part dupliquer les individus à qui je veux donner une plus grande importance, comment résoudre ce problème ?

Pas de possibilité (connue de nous au moins) de n'appliquer les probas a priori qu'à l'échantillon d'apprentissage. En fait, ces probas sont considérées comme des coûts (matrice de coût et profit) qui s'appliquent tout le temps. Par contre, l'aide (EM Reference dans le menu Help de SEM) est assez détaillée sur le rôle de ces probas, en plus y a de fort belles images.

Est-ce qu'il faut que ma variable retour soit codée 0/1 ou bien est-ce que le codage 1 et . (valeur manquante) est accepté ?

Dans SEM, les valeurs manquantes ne sont pas traitées, sauf cas exceptionnel, comme des valeurs ordinaires. Tous les codages de la variable cible sont autorisés, sauf ceux qui incluent une valeur manquante.

Bonjour, je crée un classeur EXCEL avec plusieurs onglets en utilisant "tagsets.excelXP". Je souhaiterais que dans chaque onglet, la 1ère ligne contienne un titre qui précise le contenu de l'onglet. Sauriez-vous comment obtenir ce type de résultat. Merci d'avance PS. L'instruction "title" colle le titre en entête de page pour l'impression, mais pas dans les lignes du classeur.   Bonjour. Il existe deux autres options pour répondre à votre besoin :

• pour que les titres des instructions TITLE apparaissent en tête de chaque onglet; ajoutez l'option EMBEDDED_TITLES="YES" aux spécifications d'ODS TAGSETS.EXCELXP
• si vous souhaitez conserver un titre visible à l'impression, vous pouvez l'indiquer avec l'option PRINT_HEADER="ici titre personnalisé", toujours dans l'instruction ODS TAGSETS.EXCELXP.

ODS TAGSETS.EXCELXP FILE="c:\temp\titres.xls"
       OPTIONS(EMBEDDED_TITLES="YES"
          PRINT_HEADER="%NRSTR(&E)Tout le classeur porte sur la table SASHELP.CLASS"
          SHEET_NAME="Détail"
          SHEET_INTERVAL="PROC") ;
 TITLE1 "Liste des enfants" ;
 PROC PRINT DATA=sashelp.class NOOBS ;
 RUN ;
 ODS TAGSETS.EXCELXP OPTIONS(SHEET_NAME="Stats") ;
 TITLE1 "Statistiques" ;
 PROC FREQ DATA=sashelp.class ;
    TABLE sex age ;
 RUN ;
 TITLE ;
 ODS TAGSETS.EXCELXP CLOSE ;

Bonjour, je fais un tableau avec une PROC REPORT dans un fichier RTF. Je voudrais que mes titres de colonnes soient écrits verticalement et non horizontalement (il sont très longs). J'ai vu qu'on arrivait à ce résultat dans une sortie HTML en ajoutant style(header)={htmlstyle="mso-rotate:90"} Mais ça ne marche pas sur une sortie RTF. Auriez-vous une idée sur la manière d'obtenir ce résultat ? Merci d'avance. Bonjour. Si vous voulez éviter d'avoir sur une ligne des titres trop longs, vous pouvez incruster des caractères spéciaux dans les labels et utiliser tout simplement l'option SPLIT de la proc REPORT.

ODS RTF FILE="c:\temp\test vertical.doc" ;
 PROC REPORT DATA=sashelp.shoes SPLIT=" " NOWD ;
    COLUMNS _ALL_ ;
 RUN ;
ODS RTF CLOSE ;

Ici l'espace sert d'indication pour revenir à la ligne, mais on peut modifier les labels pour incruster à l'endroit voulu (y compris après chaque lettre !) un caractère de retour à la ligne.

PROC CONTENTS DATA=sashelp.shoes OUT=work.labels (KEEP=name label) NOPRINT ;
RUN ;
DATA _NULL_ ;
    SET work.labels END=fin ;
    LENGTH newLabel $ 200 ;
    newLabel = PRXCHANGE("s/(.)/¤$1/",-1,STRIP(COALESCEC(label,name))) ;
    newLabel = SUBSTR(newLabel,2) ; /* élimine le 1er ¤ ajouté en tête */
    IF _N_=1 THEN CALL EXECUTE ("DATA work.export ; SET sashelp.shoes ; LABEL ") ;
    CALL EXECUTE (name !! "=" !! QUOTE(STRIP(newLabel))) ;
    IF fin THEN CALL EXECUTE ("; RUN ;") ;
RUN ;
ODS RTF FILE="c:\temp\test vertical.doc" ;
 PROC REPORT DATA=work.export SPLIT="¤" NOWD ;
    COLUMNS _ALL_ ;
 RUN ;
ODS RTF CLOSE ;

Bonjour , je souhaite avoir pour première observation dans ma table le nom des variables de cette même table. Existe-t'il une solution ? Merci beaucoup.   Bonjour. Il n'est pas forcément simple de répondre à votre question, car on va se heurter à un problème de type des variables : si elles sont toutes caractère, pas de souci, il suffit de récupérer les noms via une proc Contents dans une table SAS avec l'option OUT=, puis de transposer (proc Transpose) cette table pour n'avoir qu'une observation, et enfin d'empiler cette observation avec les données d'origine (étape Data avec une instruction SET). Si au moins une des variables est numérique, on ne peut pas ajouter telle quelle une observation qui contiendrait un texte dans cette variable. On devrait donc convertir au préalable toutes les variables numériques en caractère. Maintenant, si votre question n'est qu'une étape pour produire un fichier (texte ou Excel) avec une première ligne contenant les noms des variables, vous pouvez beaucoup plus simplement recourir à la procédure Export de SAS :

/* pour un classeur Excel : */
 PROC EXPORT DATA = votreTable
 OUTFILE = "chemin et nom du fichier créé" 
 DMBS = EXCEL ;
 RUN ;
 
 /* pour un fichier texte à séparateur tabulation */ 
 PROC EXPORT DATA = votreTable OUTFILE = "chemin et nom du fichier créé" 
 DMBS = DLM ;
 DELIMITER = "09"x ;
 RUN ;

Bonjour, j'ai réussi à générer un fichier Excel en SAS mais je n'arrive pas à le mettre en forme grâce à des feuilles de style. En effet je souhaiterai que les données de mon tableau Excel apparaissent centrées et non alignées à gauche comme le fait Excel par défaut. Si on génére un fichier HTML, les données arrivent parfaitement à être centrées. Or, sur Excel cela ne marche pas !!! Voici mon code :

proc template; 
   define style styles.noborder; 
     parent=styles.minimal; 
       style Pays / 
       just = center; 
   end;
 run; 
 
 ODS HTML FILE='Edition.xls' STYLE=styles.noborder; 
 title;
 Proc print data=final noobs;
 Run;
 ods HTML close ;

Merci d'avance. Je vous conseillerais d'aller agir directement dans la procédure Print, qui le permet, plutôt que dans la procédure Template, qui accepte mal les cas particuliers de mise en forme par colonne.

ODS HTML FILE='Edition.xls' STYLE=minimal ; 
 TITLE ;
 PROC PRINT DATA=final NOOBS ;
   VAR entite ;
   VAR pays / STYLE = [JUST=CENTER] ;
   VAR ;
 RUN ;
ODS HTML CLOSE ;

Attention cependant, selon les versions, Excel n'applique pas toujours les consignes de centrage. Si vous possédez SAS 9 et Excel 2003, je vous conseille plutôt de passer par la destination ODS TAGSETS.EXCELXP que par ODS HTML.

ODS ODS TAGSETS.EXCELXP FILE='Edition.xls' STYLE=minimal ; 
 title; 
 Proc print data=final noobs;
   VAR entite ;
   VAR pays / STYLE = [JUST=CENTER] ;
   VAR ;
 Run;
 ods ODS TAGSETS.EXCELXP close ;

Bonjour, Je voudrais savoir s'il est possible d'exporter 2 tables sas toto1 et toto2 vers un même fichier Excel toto où toto1 serait le 1er onglet et toto2 le 2ème ??? Merci.   En SAS v9, pas de problème : il y a une instruction SHEET= dans la proc EXPORT pour indiquer dans quelle feuille du classeur Excel on veut écrire. Il suffit d'avoir une licence SAS ACCESS TO PC FILES et une session SAS PC. En SAS v8, c'est un peu plus compliqué :

• soit la création de classeurs au format XML si tu as Excel 2003 ou plus récent pour les relire (il y a des macros en ce sens sur Internet, par exemple sur le site de Richard deVenezia) ;
• soit avec SAS PC et un lien DDE (écriture "en live" vers une feuille Excel déjà ouverte)

Bonjour, J’ai de nombreuses sorties sas que je souhaite produire dans des fichiers Excel. De la même manière que l’instruction « ods rtf » permet de générer des sorties lisibles par Word, existe-t-il un moyen de les rendre lisible par Excel ? Merci de votre réponse.   Bonjour. Pour écrire des résultats SAS dans Excel, vous avez deux solutions :

• pour toutes versions de SAS depuis la 8.0, vous pouvez ouvrir une destination ODS HTML sur le même principe qu'ODS RTF, en indiquant dans FILE= un fichier dont l'extension est .XLS. Vous ne créerez pas une feuille Excel au sens strict, mais une page Web qu'Excel sait lire à partir de la version 1997
• pour SAS 9.1 et Excel 2003 minimum, vous pouvez utiliser ODS TAGSETS.EXCELXP qui va créer un (presque) véritable classeur Excel. La documentation sur cette destination et ses options peut s'afficher dans la fenêtre Log en exécutant le programme suivant :

ODS TAGSETS.EXCELXP OPTIONS(DOC="help") FILE = "c:\temp\rien.xls" ;

• pour SAS 9.4 et Excel 2007 minimum, vous pouvez utiliser ODS EXCEL qui va créer un véritable classeur Excel d'extension XLSX.

Je cherche à exporter 78 variables d’une table SAS vers un fichier Excel à l’aide d’une liaison DDE. Les observations sont des nombres décimaux possédant 11 caractères dont 10 décimales (par exemple 0.6612903226). Le programme SAS (ci-dessous) lui indique bien d’exporter 78 variables sur un espace de 78 cellules.

filename sortie DDE "excel|Feuil1!l1c2:l1c79" notab;
DATA _null_;
SET pgm;
FILE sortie;
PUT COL1 '09'x COL2 '09'x COL3 '09'x COL4 '09'x COL5 '09'x COL6 '09'x COL7 '09'x COL8 '09'x COL9 '09'x COL10 '09'x COL11 '09'x COL12 '09'x COL13 '09'x COL14 '09'x COL15 '09'x COL16 '09'x COL17 '09'x COL18 '09'x COL19 '09'x COL20 '09'x COL21 '09'x COL22 '09'x COL23 '09'x COL24 '09'x COL25 '09'x COL26 '09'x COL27 '09'x COL28 '09'x COL29 '09'x COL30 '09'x COL31 '09'x COL32 '09'x COL33 '09'x COL34 '09'x COL35 '09'x COL36 '09'x COL37 '09'x COL38 '09'x COL39 '09'x COL40 '09'x COL41 '09'x COL42 '09'x COL43 '09'x COL44 '09'x COL45 '09'x COL46 '09'x COL47 '09'x COL48 '09'x COL49 '09'x COL50 '09'x COL51 '09'x COL52 '09'x COL53 '09'x COL54 '09'x COL55 '09'x COL56 '09'x COL57 '09'x COL58 '09'x COL59 '09'x COL60 '09'x COL61 '09'x COL62 '09'x COL63 '09'x COL64 '09'x COL65 '09'x COL66 '09'x COL67 '09'x COL68 '09'x COL69 '09'x COL70 '09'x COL71 '09'x COL72 '09'x COL73 '09'x COL74 '09'x COL75 '09'x COL76 '09'x COL77 '09'x COL78 '09'x;
RUN;

Or, sur ma feuille Excel, seules les 22 premières variables sont inscrites. Si je diminue le format de mes variables au minimum (format 3.2), j’arrive à obtenir les 64 premières variables. Mais j’ai toujours une perte d’informations… Comment puis-je faire ?   Le problème vient de la largeur du "tuyau" utilisé par SAS pour envoyer les infos à Excel ; par défaut, il ne fait que 256 octets, ce qui ne permet pas de véhiculer les valeurs de vos 78 variables. On peut augmenter cette largeur de tuyau avec l'option LRECL (Logical RECord Length) dans l'instruction FILE.

...
 FILE sortie LRECL = 4000 ;
...

Le reste de votre programme, lui, n'a pas à changer.

Bonjour, Pouvez-vous me dire s'il existe une macro ou procédure qui exporte une table en fichier excel (97) directement? Merci d'avance pour votre précieuse réponse. Bonjour. Si vous possédez SAS version 8 ou 9, c'est très simple :

ODS HTML FILE = "chemin et nom de votre fichier.xls" ;
 TITLE ;
 FOOTNOTE ;
 PROC PRINT DATA = votre_table LABEL NOOBS ;
 RUN ;
 ODS HTML CLOSE ;

Vous obtiendrez ainsi une pseudo feuille Excel (en fait, c'est une page Web habillée d'une extension XLS, mais Excel 97 n'y verra que du feu). En revanche, pour pouvoir ajouter d'autres feuilles au classeur par la suite, il est recommandé d'ouvrir Excel, d'ouvrir la feuille créée et de la sauvegarder en forçant son type à "Classeur Excel". Plus proprement, mais uniquement si vous possédez le module ACCESS TO PC FILES, vous pouvez exporter directement dans une vraie feuille Excel ainsi :

PROC EXPORT DATA = votre_table OUTFILE = "chemin et nom de votre fichier.xls"
     REPLACE DBMS = EXCEL97 ;
RUN ;

Pour savoir si vous possédez ledit module, exécutez le programme suivant :

PROC SETINIT NOALIAS ;
RUN ;

et regardez dans la Log. Si une ligne "SAS/ACCESS Interface to PC Files" y apparaît (ou un intitulé approchant, il varie selon les versions), c'est bon. Sinon, il faudra opter pour la première solution.

Je produis avec ODS HTML des pages Web que je désire ensuite pouvoir imprimer. Mais les tableaux produits sont trop larges, et l'ODS HTML ne tient pas compte de l'option LINESIZE (LS) pour dimensionner les tableaux... Que faire ?   Malheureusement, le HTML est un langage sourd aux considérations bassement matérielles d'impression. Je ne connais aucun moyen, depuis SAS, pour le forcer à respecter des largeurs de pages données, puisque dans un navigateur Internet, on a toujours la possibilité d'un ascenseur horizontal si le texte est trop large. Seule solution envisageable : construire des documents Word (ODS RTF), qui sont sensibles à vos options LS et PS (et qui acceptent aussi des contraintes sur les marges définies avec une PROC TEMPLATE), et les convertir ensuite. On peut demander à SAS de piloter Word pour cette opération de conversion, comme dans l'exemple ci-dessous (attention, ne fonctionnera pas avec SAS Enterprise Guide)...

ods rtf body = "c:\temp\essai.doc" ;
 proc print data = grosse.table ;
 run ;
 ods rtf close ;
 options noxwait ;
 x "start winword" ;
 DATA _null_ ;
    BIDON = sleep(10) ; /* attente de l'ouverture de Word */
 RUN ;
 filename word DDE "winword|system" ;
 DATA _null_ ;
    FILE word ;
    PUT '[FileOpen .name="C:\temp\essai.doc"]' ; /* ouverture du document Word */
    PUT '[FileSaveAs .Name="essai.htm" .Format=wdFormatHTML]' ; /* enregistrement au format HTML */
    PUT '[FileExit 1]' ; /* fermeture de Word */
 RUN ;

J'essaye d'ouvrir dans Excel un tableau généré par SAS dans une page Web (ODS HTML). Les cases de mon tableau sont comprises par Excel comme des chaînes de caractères ! Comme corriger ce problème ?   Par ailleurs, concernant l'envoi des tableaux HTML sous Excel, votre problème tient à un paramètre gênant : votre Excel est en Français, avec des virgules comme séparateur décimal. Or SAS, logiciel américain, utilise le point. Donc les points présents dans les cases des tableaux de SAS ne sont pas compris comme des virgules par Excel, d'où le fait qu'il considère les contenus de cases comme du texte ! Pour résoudre le problème, trois solutions :

1. remplacer tous les points du tableau par des virgules sous Excel (avec un Remplacer)
2. changer le séparateur décimal (Menu Démarrer de Windows, Panneau de Configuration, Paramètres Régionaux, onglet Nombres) de la virgule pour le point.
3. si le tableau est généré par une PROC TABULATE, rajouter à l'instruction TABLE qu'il faut employer des formats NUMXx.y, qui fonctionnent comme les formats numériques x.y habituels, mais affichent une virgule comme séparateur décimal ! Pour cela, la commande à insérer est *format=NUMX12.2 par exemple.
4. si le tableau est généré par une PROC PRINT, une PROC TABULATE ou une PROC REPORT, utiliser les instructions de formatage avec l'attribut de style TAGATTR qui permet d'envoyer à Excel des indications de format de cellule (cf. L'export de SAS vers Excel expliqué à ma fille)

Bonjour,

je travaille sur serveur et souhaiterais enregistrer mes tables sur le serveur sous un autre format que le format SAS (pour importation sous BO designer par la suite). Merci d'avance.

Bonjour.

Pour l'export vers Business Objects, le type de fichier le plus simple à transmettre depuis SAS est un fichier texte à séparateur tabulation. On peut le produire, avec une version 8 ou supérieure, à l'aide de la procédure EXPORT, comme le titre de votre question le suggérait :

 PROC EXPORT DATA = sashelp.class
 OUTFILE = "~/test.dat"
 DBMS = TAB ;
 RUN ;

 

Le répertoire ~ est la racine de votre compte utilisateur.

L'autre option est d'utiliser un peu de macro-langage et au final une étape Data pour réaliser cet export. Le macro-langage récupère auprès du dictionnaire des données (créé par la PROC CONTENTS) une liste de noms de variable pour l'en-tête du fichier, et une liste de noms de variables pour l'export proprement dit. Ces créations de macro-variables se font dans une procédure SQL. Enfin, une étape Data d'export "classique" avec instructions SET, FILE et PUT, permet d'écrire dans le fichier voulu.

 

 PROC CONTENTS DATA = sashelp.class
 OUT = work.dico NOPRINT ;
 RUN ;
 PROC SQL NOPRINT ;
 SELECT QUOTE(LEFT(TRIM(name))),
 LEFT(TRIM(name))
 INTO : liste_en_tete SEPARATED BY " '09'x ",
 liste_variables SEPARATED BY " '09'x "
 FROM work.dico
 ORDER BY varnum
 ;
 QUIT ;
 DATA _NULL_ ;
 SET sashelp.class ;
 FILE "c:\test.dat" ;
 IF _N_ = 1 THEN PUT &liste_en_tete ;
 PUT &liste_variables ;
 RUN ;

Le charme de ces deux programmes est qu'ils ne nécessitent jamais l'énumération des noms des variables (pratique quand on possède des dizaines ou des centaines de colonnes dans la table à exporter).

Bonjour, J'utilise de très grosses tables (plusieurs millions de lignes; entre 10 et 50 variables) que j'ai créées à partir de fichiers texte. Pour les variables caractères, c'est le nombre que j'ai précisé après $ qui a été pris en compte. Pour les champs numériques c'est Best12, quelle que soit la longueur que j'avais spécifiée. J'ai crée des index sur mes tables. Les temps d'accès sont relativement longs je trouve. Je pensais compresser mes tables. Comment m'assurer que mes tables sont optimisées ? La compression est-elle incompatible avec les indexes ? Merci Bonjour. La compression n'est pas incompatible avec les index. Vous pouvez indexer une table compressée et vice-versa. Cependant, deux remarques suite à votre propos :

• attention à ne pas confondre LENGTH et FORMAT ; le premier est le nombre d'octets sur lequel une valeur est stockée et le second une indication de la manière dont les valeurs sont affichées. Dans le cas d'une variable caractère, les deux sont souvent semblables : une variable stockée sur 3 octets s'affiche sur 3 caractères (LENGTH=$ 3 et FORMAT=$3.). Pour les variables numériques, on a un LENGTH de 8 (par défaut) et un affichage assez libre : BEST12. signifie juste que SAS utilisera au plus 12 caractères pour afficher la valeur. Le LENGTH de 8 est approprié si la variable contient des décimales. Sinon, selon son ordre de grandeur, on peut gagner de la place avec un LENGTH plus court, entre 3 et 7.
• la compression n'est pas un moyen de gagner du TEMPS mais de la PLACE. Je n'ai pas l'impression que ce soit votre but ; en effet, une table compressée (zippée en interne par SAS) nécessite plus de temps à s'ouvrir (il faut la décompresser) et à s'écrire (il faut la recompresser). Ce n'est donc pas forcément la solution espérée.

 

Bonjour, Je fais un format à partir d'une table sas, jusque-là pas de problème. Mon souci est lorsque j'applique ce format, pour les valeurs qu'il ne trouve pas il n'applique aucun format. Je voudrais ajouter dans mon format une ligne pour les "other" valeurs. Voilà mon pgm :

data format.fmtDRCourt; 
 set tdbprod.BaseCourtiers (keep=gc DR rename=(gc=start dr=label)); 
 by start; 
 type="N"; /* N Numérique */ 
 fmtname="DRCOURT"; 
run; 
proc format lib=format cntlin = format.fmtDRCourt /*fmtlib*/; 
run;

 

Je vous propose la variante suivante. 

DATA format.fmtDRCourt ; 
   SET tdbprod.BaseCourtiers (KEEP = gc dr RENAME=(gc=start)) ; 
   BY start ;
   LENGTH label $32 ;
   type="N" ; /* N Numérique */ 
   fmtname="DRCOURT" ; 
   IF _N_=1 THEN DO ;
     hlo = "O" ; /* ligne OTHER */
     label = "Autres" ;
     OUTPUT ;
   END ;
   hlo = " " ;
   label = dr ; /* ou PUT(dr, format.) si DR est une variable numérique */
   OUTPUT ;
 RUN ; 
 PROC FORMAT LIB=format CNTLIN = format.fmtDRCourt FMTLIB ; 
 RUN ;

La variable HLO (High, Low, Other) permet de repérer les lignes "spéciales" dans le descriptif d'un format : celles qui utilisent un de ces trois mots-clés. La variable HLO vaut alors "L", "H" ou "O" selon les cas.

Bonjour, j'ai une variable date dans un fichier, et je souhaite faire la répartition en fonction de tranche gérées par un format que je crée... et je n'arrive pas à créer ce format (sans passer par le calcul du nombre de jours correspondants à ma date..) j'ai essayé ça :

proc format;
 value anccrea
    low- mdy(12,31,2002) = "1- avant 01/2003"
    mdy(12,31,2002)-mdy(12,31,2004)= "2- entre 2003 et 2004 "
    mdy(12,31,2004)-high= "3- depuis 2005 "
    other ="???";
run;
 

et ça

proc format;
 value anccrea
    low- '31/12/2002'd = "1- avant 01/2003"
 ... 

Merci.   La 2e solution n'était pas bien loin du compte. Simplement, la forme de la date entre guillemets doit être JJ puis mois sur 3 lettres en anglais puis année. Comme dans un WHERE.

PROC FORMAT ;
   VALUE anccrea
     LOW- '31dec2002'd = "1- avant 01/2003"
     ...   
  ; 
RUN ;

Bonjour, Je souhaiterais créer un label pour une variable contenant une apostrophe. Mais, SAS prend cette apostrophe comme la fin du label :

proc format;
 value $test
 '10' = 'l'arbre';
 run;

Comment faire comprendre à SAS qu'il ne s'agit pas de la fin du label ? Merci Bonjour. Le plus simple pour résoudre votre problème est tout simplement d'écrire votre libellé entre guillemets doubles. Il n'y aura alors pas de confusion avec les apostrophes. Dans SAS, les guillemets doubles et les apostrophes sont totalement équivalents, à condition qu'ils soient par paires identiques (= quand on ouvre des guillemets doubles, on ferme des guillemets doubles). La seule différence tient à un texte contenant une référence à une macro-variable &nomMV. Entre guillemets simples (apostrophes), la macro-variable ne sera pas résolue ; entre guillemets double, elle le sera.

proc format;
 value $test
 '10' = "l'arbre";
 run;

Bonjour, J'ai généré 1 fichier pdf avec des proc tabulate. Comment faire pour remplacer les points par des virgules dans ma sortie? Merci.   Bonjour.

PROC TABULATE DATA = ... FORMAT = NUMX12.2 ;

devrait faire l'affaire.

Bonjour, Je voudrais obtenir mes résultats avec un format français, notamment pour remplacer tous les points par des virgules. Il me semble qu'il faut utiliser la fonction LOCALE= , mais je ne trouve pas la syntaxe exacte, ni où il faut la placer exactement dans un programme.   Bonjour. Pour obtenir des affichages "européens" avec une virgule en guise de séparateur décimal, on peut d'abord utiliser le format NUMXc.d avec, comme d'habitude dans un format, c le nombre total de caractères affichés et d le nombre de décimales. Aucun réglage n'est nécessaire pour utiliser ce format. En version 9, il est possible d'utiliser NLNUMc.d qui, outre le séparateur décimal, propose des espaces tous les 3 chiffres dans la partie entière du nombre (penser à les prévoir dans la valeur de c !). Effectivement, NLNUM s'appuie sur une option système LOCALE qui indique les préférences linguistiques de la session SAS (pas forcément cohérentes avec la langue de l'interface). Pour être certain de sa valeur, il suffit d'exécuter :

 OPTION LOCALE = FRENCH ;

par exemple en début de programme SAS, en dehors de toute procédure et étape Data.

Bonjour, Dans le cadre d'un travail sur le marché du logement, je souhaiterais comparer le comportement des moins de 35 ans au comportement de l'ensemble de la population. Pour cela, j'ai pensé à un format multilabel du type:

   proc format;
       value pop (multilabel) low-35="35 ans et moins"
       low-high/* ?? */="tout le monde";
   run;

mais si j'applique ce format dans une proc freq par exemple:

   proc freq data=****;
       table age;
       format age pop.;
   run;

j'obtiens bien les 35 ans et moins d'une part, mais dans "tout le monde" je n'ai que les plus de 35 ans. Comment obtenir l'ensemble de la population? Merci pour votre réponse Bonjour. Il n'est malheureusement pas possible d'utiliser les formats MULTILABEL partout. Seules les procédures MEANS et TABULATE les supportent. Une alternative pour votre problème : dupliquer les observations correspondant aux moins de 35 ans, avec une étape Data.

DATA work.pour_etude ;
    SET *** ;
    IF age < 35 THEN DO ;
       doublon = 1 ;
       OUTPUT ;
    END ;
    doublon = 0 ; /* pour tout le monde */
    OUTPUT ;
 RUN ;

Ensuite il suffit d'habiller la variable DOUBLON avec un format : 0 -> tout le monde 1 -> moins de 35 ans.

Existe -t-il un format SAS numérique qui ajoute un séparateur de milliers ? par exemple : 1350 devient 1 350   Oui, à partir de SAS 9 il y a le format NLNUM. Vous pouvez aussi le créer facilement avec ce petit programme :

PROC FORMAT ;
    PICTURE milliers (ROUND)
       0 - HIGH = "000 000 009"
    ;
 RUN ;

Vous utilisez ensuite le format milliers. quand vous en avez besoin. Pour plus d'informations sur les formats "picture", voir Les pictures expliqués à ma fille.

Je cherche à exporter 78 variables d’une table SAS vers un fichier Excel à l’aide d’une liaison DDE. Les observations sont des nombres décimaux possédant 11 caractères dont 10 décimales (par exemple 0.6612903226). Le programme SAS (ci-dessous) lui indique bien d’exporter 78 variables sur un espace de 78 cellules.

filename sortie DDE "excel|Feuil1!l1c2:l1c79" notab;
DATA _null_;
SET pgm;
FILE sortie;
PUT COL1 '09'x COL2 '09'x COL3 '09'x COL4 '09'x COL5 '09'x COL6 '09'x COL7 '09'x COL8 '09'x COL9 '09'x COL10 '09'x COL11 '09'x COL12 '09'x COL13 '09'x COL14 '09'x COL15 '09'x COL16 '09'x COL17 '09'x COL18 '09'x COL19 '09'x COL20 '09'x COL21 '09'x COL22 '09'x COL23 '09'x COL24 '09'x COL25 '09'x COL26 '09'x COL27 '09'x COL28 '09'x COL29 '09'x COL30 '09'x COL31 '09'x COL32 '09'x COL33 '09'x COL34 '09'x COL35 '09'x COL36 '09'x COL37 '09'x COL38 '09'x COL39 '09'x COL40 '09'x COL41 '09'x COL42 '09'x COL43 '09'x COL44 '09'x COL45 '09'x COL46 '09'x COL47 '09'x COL48 '09'x COL49 '09'x COL50 '09'x COL51 '09'x COL52 '09'x COL53 '09'x COL54 '09'x COL55 '09'x COL56 '09'x COL57 '09'x COL58 '09'x COL59 '09'x COL60 '09'x COL61 '09'x COL62 '09'x COL63 '09'x COL64 '09'x COL65 '09'x COL66 '09'x COL67 '09'x COL68 '09'x COL69 '09'x COL70 '09'x COL71 '09'x COL72 '09'x COL73 '09'x COL74 '09'x COL75 '09'x COL76 '09'x COL77 '09'x COL78 '09'x;
RUN;

Or, sur ma feuille Excel, seules les 22 premières variables sont inscrites. Si je diminue le format de mes variables au minimum (format 3.2), j’arrive à obtenir les 64 premières variables. Mais j’ai toujours une perte d’informations… Comment puis-je faire ?   Le problème vient de la largeur du "tuyau" utilisé par SAS pour envoyer les infos à Excel ; par défaut, il ne fait que 256 octets, ce qui ne permet pas de véhiculer les valeurs de vos 78 variables. On peut augmenter cette largeur de tuyau avec l'option LRECL (Logical RECord Length) dans l'instruction FILE.

...
 FILE sortie LRECL = 4000 ;
...

Le reste de votre programme, lui, n'a pas à changer.

J'essaye d'ouvrir dans Excel un tableau généré par SAS dans une page Web (ODS HTML). Les cases de mon tableau sont comprises par Excel comme des chaînes de caractères ! Comme corriger ce problème ?   Par ailleurs, concernant l'envoi des tableaux HTML sous Excel, votre problème tient à un paramètre gênant : votre Excel est en Français, avec des virgules comme séparateur décimal. Or SAS, logiciel américain, utilise le point. Donc les points présents dans les cases des tableaux de SAS ne sont pas compris comme des virgules par Excel, d'où le fait qu'il considère les contenus de cases comme du texte ! Pour résoudre le problème, trois solutions :

1. remplacer tous les points du tableau par des virgules sous Excel (avec un Remplacer)
2. changer le séparateur décimal (Menu Démarrer de Windows, Panneau de Configuration, Paramètres Régionaux, onglet Nombres) de la virgule pour le point.
3. si le tableau est généré par une PROC TABULATE, rajouter à l'instruction TABLE qu'il faut employer des formats NUMXx.y, qui fonctionnent comme les formats numériques x.y habituels, mais affichent une virgule comme séparateur décimal ! Pour cela, la commande à insérer est *format=NUMX12.2 par exemple.
4. si le tableau est généré par une PROC PRINT, une PROC TABULATE ou une PROC REPORT, utiliser les instructions de formatage avec l'attribut de style TAGATTR qui permet d'envoyer à Excel des indications de format de cellule (cf. L'export de SAS vers Excel expliqué à ma fille)

Bonjour, Sous EM, le modele LOGIT prend-t-il en compte les formats ou doit-on recoder en dur les modalités ?   A priori, si un format est attaché de manière permanente à la variable, SEM le prend en compte dans tout son diagramme. Pour le vérifier, vous pouvez aller dans le nœud INPUT DATA SOURCE, et faire un VIEW DISTRIBUTION de votre variable formatée. Si les catégories affichées correspondent au format, le nœud REGRESSION en tiendra compte. Sinon, vous devez coder en dur (mais un PUT suffira, dans une étape Data).

Je voudrais faire une régression logistique en utilisant des classes de mes variables quantitatives... Pour cela je peux utiliser le noeud transform variables et calculer des classes selon les quartiles ou quelque chose du genre mais le problème c'est que j'aimerais faire une classe exclusivement = 0 ... car pour les montants par exemple il y en beaucoup qui sont égaux à zéro. Donc je voudrais avoir ma 1ère classe seulement pour des valeurs nulles puis la 2ème par exemple pour des valeurs comprises entre zéro exclus et 12000 F... Comment m'y prendre ?

Pour le problème de découpage en classes : voici une solution à la main, parce qu'on ne peut pas faire mieux sans passer par un macro-programme dans le noeud SAS Code pour le faire automatiquement :

1. calculer les valeurs des quantiles. Les noter sur un bout de papier (c'est VRAIMENT une solution à la main !)
2. dans Transform Variables, créer une nouvelle variable, dont la définition sera : 1+(VAR>0)+(VAR>12000)+(VAR>20000) par exemple. Remplacer VAR par le nom de la variable quali de départ, et 12000 et 20000 par les quantiles de la feuille de papier.

Les tests entre parenthèses renvoient des booléens : 0 pour faux, 1 pour vrai. SEM produit une variable qui vaut : 1 pour les valeurs nulles, 2 pour les valeurs entre 0 exclus et 12000 inclus, 3 pour les valeurs entre 12000 exclus et 20000 inclus, 4 pour les valeurs > 20000.

Bonjour, je dispose d'une table avec des dates sous un certain format. je voudrais savoir comment les afficher via une proc freq sans format, c'est-à-dire en les visualisant sous la forme du nombre de jour depuis le 1er JAN 1960. L'objectif étant de récupérer les dates distinctes de ma table dans une liste, et de boucler dessus. Par avance, merci.

Bonjour.

Pour répondre directement à votre question, ajoutez une instruction FORMAT maVariableDate 6. ; à votre procédure FREQ. Sinon, vous pouvez directement créer une table de dates distinctes avec une procédure SORT avec l'option NODUPKEY, sans avoir besoin de la proc FREQ.

Bonjour. J'ai une date de format $10. (style 10/10/2010) que je voudrais transformer en date DDMMYY10. Merci d'avance de votre réponse.

Bonjour.

Il faudra créer une nouvelle variable, de type numérique ; pour cela, en SQL ou dans une étape Data, la formule sera INPUT(variableExistante, DDMMYY10.) et le résultat sera en nombre de jours depuis le 01/01/1960. Restera ensuite à l'habiller du format date de votre choix.

Bonjour,

j'ai une variable date dans un fichier, et je souhaite faire la répartition en fonction de tranche gérées par un format que je crée... et je n'arrive pas à créer ce format (sans passer par le calcul du nombre de jours correspondants à ma date..)

j'ai essayé ça :

 proc format;
 value anccrea
    low- mdy(12,31,2002) = "1- avant 01/2003"
    mdy(12,31,2002)-mdy(12,31,2004)= "2- entre 2003 et 2004 "
    mdy(12,31,2004)-high= "3- depuis 2005 "
    other ="???";
 run;

et ça

proc format; value anccrea    low- '31/12/2002'd = "1- avant 01/2003" ...

Merci.

La 2e solution n'était pas bien loin du compte. Simplement, la forme de la date entre guillemets doit être JJ puis mois sur 3 lettres en anglais puis année. Comme dans un WHERE.

PROC FORMAT ;   VALUE anccrea     LOW- '31dec2002'd = "1- avant 01/2003"      ...   ; RUN ;

Bonjour.

J'aurais souhaité afficher une date sous la forme suivante : Janvier 2005 (en français, mais sans le numéro du jour).

D'avance merci.

Bonjour.

Si vos données sont sous forme de dates SAS, vous pouvez utiliser :

• les formats "français" de dates de SAS, comme FRADFWDX. qui afficherait 01 janvier 2005 ;
• un format de type particulier, appelé PICTURE, créé par la procédure FORMAT. Dans le cas de votre demande, c'est ce qu'il convient d'utiliser :

PROC FORMAT ;
    PICTURE testDate
     LOW - HIGH = '%B %Y' (DATATYPE = DATE)
    ;
 RUN ;

 

Dans cette syntaxe, l'option DATATYPE = DATE permet de spécifier le type de données lues. On peut également avoir deux autres valeurs, TIME et DATETIME.

Les éléments %Y, %B qui composent la valeur affichée sont des mots-clés reconnus de la procédure FORMAT. Les principaux éléments sont :

• %a = jour de la semaine en français sur 3 lettres
• %A = jour de la semaine en français
• %b = mois sur 3 lettres en français
• %B = mois en français
• %d = jour du mois sans zéro initial
• %0d = jour du mois sur deux chiffres
• %j = jour de l'année (de 1 à 366)
• %m = mois (1 à 12) sans zéro initial
• %0m = mois sur deux chiffres
• %0y = année sur deux chiffres
• %Y = année sur quatre chiffres

Enfin, il est recommandé d'employer des apostrophes et non des guillemets autour de la valeur formatée afin d'éviter toute intervention du compilateur macro.

Bonjour.

Dans une table SAS que j'ai récupérée, j'ai une variable qui contient manifestement une date, qui semble numérique sur une longueur de 8, mais elle a un aspect bizarre. Une valeur, par exemple, est : 14JUN1977:00:00:00. Les fonctions dates habituelles (YEAR, INTNX, etc.) me renvoient des résultats aberrants quand je les applique à cette variable. Que faire ?

D'avance merci.

Vous êtes en présence d'une variable de "type" Datetime (stockée en nombre de secondes depuis le 01/01/1960 à minuit). C'est donc bien du numérique sur 8 octets (8 octets ça permet de stocker des entiers énormes). Mais ce n'est pas une DATE au sens où les fonctions comme YEAR s'y attendent, c'est à dire un nombre de jours depuis le 01/01/1960. Quant à son aspect "bizarre", il s'explique par un format DATETIME. spécialement conçu pour ce type d'information.

La fonction DATEPART permet d'extraire la partie "date" d'un Datetime. Mais il faut bien penser à affecter un format date (DDMMYY10. par exemple) à la variable ainsi créée.

Une étape Data comme celle-ci résoud le problème :

DATA ma_nouvelle_table ;
    SET mon_ancienne_table ;
    variable_date = DATEPART(variable_datetime) ;
    FORMAT variable_date DDMMYY10. ;
 RUN ;

(Il convient bien sûr de changer les noms des tables et des variables pour coller à votre sujet.)

Je travaille en client/serveur. Je crée en RSUBMIT des formats avec une PROC FORMAT. Je fais une option FMTSEARCH sur la librairie qui contient le catalogue de formats. Pour l'exécution de procédures, tout va bien. Mais quand je veux regarder ma table avec l'Explorer, SAS me dit qu'il ne trouve pas les formats. Que se passe-t-il ?

LE PROBLEME : l'architecture client/serveur ne fait pas transiter les formats. Cela implique entre autres qu'on ne peut pas utiliser sur le client les formats du serveur et vice-versa, et que l'on ne peut pas créer sur le serveur des formats depuis le poste client (même dans un RSUBMIT).

LA SOLUTION : Première étape, créer le(s) format(s) en LOCAL. Donc sur le PC. Pour cela, exécuter EN-DEHORS du bloc RSUBMIT / ENDRSUBMIT la procédure formats avec une syntaxe

 

PROC FORMAT LIB = librairie_locale ;
 etc...
 RUN ;

Deuxième étape, le catalogue FORMATS créé dans la librairie locale doit être "remonté" sur le serveur. Pour cela, SUR LE SERVEUR cette fois (dans un bloc RSUBMIT / ENDRSUBMIT), utiliser la PROC UPLOAD qui est dédiée à la copie de "membres" SAS d'une librairie client dans une librairie distante du serveur. Si, par exemple, vous avez stocké les formats dans WORK.FORMATS, vous les remonterez ainsi vers ServLib.FORMATS :

PROC UPLOAD INCAT = WORK.FORMATS
 OUTCAT = ServLib.FORMATS ;
 RUN ;

Bonjour, J'ai fait une régression dans la laquelle on me demande de distinguer les points par des symboles selon leur type. Il s'agit de mesures faites dans deux endroits différents et qu'on a combiné. Dans la régression de l'ensemble des points, il faut par des symboles, distinguer le provenance des observations sur le graphique de la régression. Merci d'avance   S'il s'agit juste d'une représentation graphique, alors dans la procédure GPLOT, la syntaxe

PLOT varY * varX = varGroupe ;

permet d'obtenir plusieurs séries de points correspondant à différents groupes d'observations.

SYMBOL i = rl v = dot ;
PROC GPLOT DATA = sashelp.class ;
 PLOT weight * height = sex ;
RUN ; QUIT ;

Bonjour, je voudrais afficher dans un label, caractérisant l'axe des ordonnées d'une boxplot, la lettre grecque mu. Je pensais m'y prendre de la façon suivante:

axis1 value=(h=1.5)    label=(h=1.5 "^S={font_face=symbol}m ^S={}")    offset=(1.5,1.5) length=100 pct;

axis2 value=(h=1.5).......

Mais cela ne fonctionne pas, SAS n'interprète pas la police Symbol. Auriez-vous une solution? Merci Les ESCAPECHAR comme vous avez essayé ne fonctionnent que pour les titres gérés par l'ODS. Les axes sont gérés par SAS/GRAPH pour les procédures GPLOT, GCHART ou BOXPLOT. Il vaudrait mieux utiliser la police GREEK fournie par SAS via une option FONT dans la définition du label.

AXIS1 value=(h=1.5)    label=(h=1.5 font=GREEK "m" font=swiss "g")    offset=(1.5,1.5) length=100 pct;

Bonjour, Je voudrais superposer des graphiques à partir de la proc GCHART mais provenant de table différentes (car années différentes) comment puis-je faire ? Merci de votre réponse   Tout d'abord, vous devez combiner en une seule les deux tables : GCHART n'accepte qu'une table en entrée. Si par "superposer", vous entendez "empiler des bâtons", alors il faut procéder de la manière suivante.

DATA work.deux ;
    SET table1 (IN=annee1) table2 (IN=annee2) ;
    IF annee1 THEN annee = 2005 ;
    IF annee2 THEN annee = 2006 ;
RUN ;
PROC GCHART DATA=work.deux ;
    VBAR variable / SUBGROUP=annee ;
RUN ; QUIT ;

Globalement, l'idée lors de la fusion des deux tables est de garder une trace de leur origine (avec des IN). On peut choisir d'empiler (SET) ou de joindre (MERGE) les deux tables ; il est plus simple pour l'empilement (options GROUP, SUBGROUP, BY) d'avoir plusieurs séries d'observations, donc un empilement préalable.

Bonjour, je voulais savoir comment on peut avoir des tableaux et des graphiques sur la même feuille de sortie dans le format PDF. Merci d'avance.   Bonjour. Il suffit d'ajouter à votre instruction ODS PDF ouvrante l'option suivante :

STARTPAGE = NO

Les sorties de vos procédures (graphiques ou tableaux) se trouveront à la suite les unes des autres, sans sauts de pages.

Bonjour, Dans mes boxplots obtenues, avec la procédure BOXPLOT, les variables quantitatives sont représentées en fonction d'une variable qualitative en 3 modalités. Comment faire pour mettre ces modalités dans un ordre précis ? Merci d'avance. Pour l'ordre des catégories, il suffit d'avoir trié la table dans l'ordre voulu. Par exemple :

DATA work.shoes ;
    SET sashelp.shoes (WHERE = (region IN: ("Africa","Canada","Western"))) ;
    SELECT (region) ;
       WHEN ("Canada") ordre = 1 ;
       WHEN ("Africa") ordre = 2 ;
       OTHERWISE   ordre = 3 ;
    END ;
RUN ;
PROC SORT DATA = work.shoes ;
    BY ordre ;
RUN ;
PROC BOXPLOT DATA = work.shoes ;
 PLOT sales * region ;
RUN ;

Est -il possible lors d'une sortie HTML de changer dans le sommaire le nom du lien par défaut qui envoie sur un graphique ? Pour un histogramme le "contents" par défaut est "HBAR chart of nom variable de groupe". Oui, en utilisant l'option DES = "texte" dans les instructions HBAR, VBAR, HBAR3D, VBAR3D et PIE / PIE3D.

PROC GCHART DATA = sashelp.class ;
    VBAR sex / SUMVAR = age TYPE = MEAN DES = "Moyenne d'âge par sexe" ;
RUN ; QUIT ;

Comment mettre plusieurs graphiques par page dans un document provenant d'un ODS RTF?   Ajoutez à votre instruction ODS RTF l'option STARTPAGE = NEVER pour enchaîner vos graphiques.

ODS RTF FILE = "..." STARTPAGE = NEVER ;
 PROC Gxxx ... ;
 ...
 RUN ; QUIT ;
ODS RTF CLOSE ;

Par défaut, SAS ne transcrit pas correctement les caractères accentués dans les titres de mes graphiques (proc GPLOT, GCHART). Que faire ?   Selon la plateforme que vous utilisez, l'option graphique (GOPTION) KEYMAP, qui résoud le problème, aura une valeur différente. Le tableau ci-dessous vous donne les valeurs pour Windows et Unix/Linux...

Plateforme / OS	Instruction
Windows	GOPTION KEYMAP = winansi ;
Unix / Linux	GOPTION KEYMAP = sas8859 ;

Comment puis-je choisir la taille de mon graphique généré par SAS/GRAPH ?   A l'aide de deux options graphiques (GOPTIONS) HSIZE et VSIZE. La première pour la largeur du graphique, la seconde pour sa hauteur. Exemple :

GOPTIONS HSIZE = 10cm VSIZE = 15cm ;
 PROC G... ;
 etc...

On peut aussi spécifier les tailles en pouces ("in" après le nombre) ou en points ("pt").

Je voudrais faire cohabiter sur un même graphique plusieurs courbes. Je rédige ainsi une procédure GPLOT et j'obtiens... autant de graphiques que de courbes ! Que faire ?

PROC GPLOT DATA = ... ;
   PLOT y1*x1 y2*x2 ;
 RUN ; QUIT ;

  L'option OVERLAY permet de superposer les graphiques... Attention, par défaut, pas de légende (d'où l'astuce de désigner LEGEND1 qui n'existe pas, mais il va se débrouiller). Attention aussi aux axes qui seront ceux des premières variables citées (x1 et y1 ici).

PROC GPLOT DATA = ... ;
  PLOT y1*x1 y2*x2 / OVERLAY LEGEND = legend1 ;
RUN ; QUIT ;

Bonjour, j'aurais aimé savoir s'il existe une petite macro pour dessiner le graphique des axes factoriels des données obtenues par la proc CORRESP ? Jusqu'à présent, je ne peux que tout envoyer sous Excel et faire un lourd traitement car on ne peut avoir le nom des modalités sur le graphiques en même temps que les points... Merci d'avance ! Bonjour. Pas de macro publique à l'horizon, si ce n'est celles qu'on peut trouver sur le site de l'INSEE et qui nécessitent SAS/GRAPH. En revanche, avec une proc PLOT (et son esthétique "rustique"), on peut facilement afficher les points et du texte correspondant à côté :

PROC PLOT DATA = tableSAS ;
 PLOT varY * varX = "#" $ variableTexte ;
RUN ; QUIT ;

Le signe # sert de marqueur aux points (il peut être remplacé par ce que l'on veut) et variableTexte contient les noms de modalités, identifiants d'individus, etc. A noter qu'à partir de la version 9.1 de SAS, ODS GRAPHICS produit le 1er plan factoriel d'une AFC avec la procédure CORRESP. En revanche, il nécessitera SAS/GRAPH en version 9.2 (et redevient dans SAS/Base à partir de SA 9.3 !!!).

Bonjour, J'ai besoin de lire une table SAS *.ssd01 (donc a priori créée en V6 Unix !) dans SAS v9 windows ... est-ce possible ? je me perds dans l'aide en ligne ! Merci d'avance !   Si vous avez une licence SAS 8 ou 9 pour l'Unix sur lequel la table a été créée, normalement vous n'avez qu'à...

LIBNAME fichier6 V6 '/user/chemin/rep' ;
LIBNAME fichier8 '/user/chemin/rep' ;
PROC COPY IN = fichier6 OUT = fichier8 ;
RUN ;

Autre possibilité, vous pouvez télécharger gratuitement depuis Internet le SAS Viewer (il est aussi sur les CD d'installation, demandez aux informaticiens) qui devrait permettre d'ouvrir la table Unix et de l'enregistrer sous... soit directement le format SAS7BDAT Windows v8 - v9, soit au pire en fichier plat .CSV et vous devrez refaire un import puis remettre les labels.

Je souhaite générer des tables automatiquement avec un programme sas, mais impossible d'utiliser les fonctions cards et datalines ! Quelle est l'origine du problème et existe-t-il une astuce pour y remédier ? Merci d'avance. exemple de script :

 %macro essai;
 data table;
 input variable;
 cards;
 1
 2
 3
 ;
 run;
 %mend essai;
 %essai;
 
 ERROR: The macro ESSAI generated CARDS (data lines) for the DATA step, which could cause incorrect results. The DATA step and the macro will stop executing.
 NOTE: The data set WORK.TABLE has 0 observations and 1 variables.

  Bonjour. Effectivement, l'emploi de CARDS, CARDS4 et DATALINES est interdit dans un macro-programme. La raison est sans doute la difficulté prévisible de bien repérer les données proposées. Une alternative sera de mettre les données dans un fichier texte et de le lire avec INFILE ... INPUT.

Bonjour, J'essaie de récupérer des données d'un fichier texte dans des macro variables sans créer une table sas en dur en utilisant data _null_. En lançant la code sas ci-après, je n'ai pas de message d'erreur mais je ne sais pas comment récupérer les données dans 2 macro variables sans faire un call symput qui est plutot basé sur une table sas en dur. Exemple: Soit le fichier Essai.txt ayant la structure suivante: a, b Toto, lulu Code sas:

data _null_;
 infile "c:\essai.txt" firstobs=2 dlm =',';
 input a$ b$;
run;

Bonjour. CALL SYMPUT ne s'applique pas forcément à des tables SAS en dur ; tout ce qui peut être chargé dans le vecteur de travai (PDV) peut être utilisé dans un CALL SYMPUT pour alimenter des macro-variables.

data _null_;
   infile "c:\essai.txt" firstobs=2 dlm =',';
   input a$ b$;
   call symput ("mva",a) ;
   call symput ("mvb",b) ;
run;

Ce programme doit fonctionner correctement et vous créer les MV nécessaires.

Bonjour, Je souhaiterai exploiter des données de BO sous SAS. Pour cela, je sauve mon .rep en .txt. Le séparateur est une tabulation. Est-il possible d'utiliser l'option "delimiter" avec ce type de séparateur ? Si oui, comment ?! Merci d'avance !   Dans l'instruction INFILE de l'étape Data, il faut préciser DELIMITER = "09"x qui représente une tabulation. Dans l'assistant d'import par fenêtres, il faut choisir DELIMITED FILE (*.*) comme type de fichier, puis dans l'écran suivant, après avoir indiqué l'emplacement du fichier, cliquer sur le bouton OPTION puis choisir TAB. Enfin, la PROC IMPORT permet également cet import avec l'option DBMS=TAB.

Bonjour. J'importe dans SAS un fichier de données SPSS (via le format de transport .POR et la PROC CONVERT) mais les dates sous SAS ne sont pas affichables (il s'agit de nombres énormes). Que faire ?   En fait, les dates stockées dans SPSS sont exprimées en nombre de secondes depuis le 15 octobre 1582 (!). Il est donc nécessaire d'opérer dans SAS une conversion, avec une étape Data :

dateSAS = DATEPART(dateSPSS + "15oct1582:00:00:00"dt) - 1 ;
FORMAT dateSAS DDMMYY10. ;

Comment puis-je récupérer dans SAS les données d'une base Oracle ?   Avant tout, il faut s'assurer que l'on possède le module ACCESS TO ORACLE. Sinon, il faudra exporter les données Oracle dans un format tiers (fichier plat, feuille Excel, ...) puis les importer sous SAS. Si ACCESS TO ORACLE est sous licence, deux solutions :

LIBNAME maBase ORACLE USER="..." PASSWORD="..." PATH="..." ;

ou bien

PROC SQL ;
   CONNECT TO ORACLE (USER="..." PASSWORD="..." PATH="...") ;
   SELECT * FROM CONNECTION TO ORACLE (requête Oracle) ; 
   DISCONNECT FROM ORACLE ;
QUIT ;

Dans le premier cas, on accède aux données Oracle comme si c'était des tables SAS ; dans le second, on peut ajouter un CREATE TABLE dans la proc SQL pour récupérer en table SAS les données extraites par la requête.

La démarche suivante pose problème :

• j'ai créé un échantillon sur ma session Unix...
• je l'ai transféré en tant que fichier à plat sur Windows NT
• je l'ai importé sous SEM...

le problème qui se pose : des variables qui étaient dans ma base de départ de type char deviennent de type num... j'ai voulu les modifier dans un noeud IDS mais ça ne fonctionne pas... Y a t-il un autre moyen?

Il s'agit en fait d'un problème d'importation de SAS lui-même, pas spécifique à SEM. Il prend comme numériques toutes les variables n'ayant que des valeurs chiffrées (même s'il s'agit de codes). Le plus simple est peut-être de faire l'import à la main avec une étape Data et une instruction INPUT.

J'ai un nombre de tables (de 1 à 40 ou 50, il faut que soit un paramètre) et avec un SET j'en crée une seule. Comment écrire ça sans répéter 40 ou 100 fois le noms des tables dans le SET.

data ww.CMb;
  set 
     ww.CM1b
     ww.CM2b
     ...
     ww.CM40b;
run;

Merci Bonjour, et merci de votre question. Vous pouvez utiliser un programme comme celui-ci :

%MACRO empilement (nbTables) ;
   DATA ww.CMb ;
      SET
        %DO i=1 %TO &nbTables ;
          ww.CM&i.b
        %END ;
      ;
    RUN ;
 %MEND empilement ;

%empilement (40)

A partir de SAS 9.2, plus besoin de macros ! Vous pouvez écrire directement

SET ww.CM1-ww.CM40 ;

dans votre étape Data. Par contre, comme dans votre cas le nom des tables ne se termine pas par un nombre, il faudra rester à la solution macro.

Bonjour, Voici mon programme :

%macro essai(a=);
  data outpct;
    set outpct;
    variable='&a';/*???*/
  run;
%mend essai;

%essai(a=sonf);

Je voudrais en fait que dans ma table outpct apparaisse une variable nommée "variable" dont la modalité serait ici 'sonf'. Comment faire ? Merci d'avance.   Il suffit de mettre des doubles guillemets : "&a" , au lieu des simples. Ces derniers bloquent l'action du compilateur macro.

Bonjour, j'ai créé un fichier ODS PDF qui est une suite de tableaux réalisé avec des proc tabulate comme ceci :

proc tabulate data=data.tab3 missing ;
   class cat ;
   class sonf;
   tables sonf all='Total',cat*(n*f=10.0 pctn='%'*f=10.1)
         all='Total'*(n*f=10.0 pctn='%'*f=10.1) ;
run ;

où chaque variable (comme ici "sonf") est traitée en fonction de la variable "cat". Je voudrais à chaque fois récupérer le risque relatif (proc freq option cmh) et sous chaque tableau écrire : "Le risque relatif est : ....". Comment faire? Merci d'avance. voici un exemple de réponse :

1. avec une proc Freq (et l'option RELRISK plutôt que CMH plus bavarde), calculer les risques relatifs. Ceux-ci sont édités dans un objet ODS appelé RelativeRisks (si vous utilisez CMH, l'objet se nomme CommonRelRisks)
2. ajouter, juste au-dessus de la proc Freq, une instruction ODS OUTPUT pour récupérer ces informations dans une table SAS
3. après la proc Freq, ajouter une étape Data pour générer une macro-variable contenant la valeur du risque relatif qui vous intéresse
4. se servir de la valeur de cette macro-variable dans un FOOTNOTE ou un ODS TEXT.

Ci-dessous un exemple :

ODS EXCLUDE ALL ;
ODS OUTPUT relativeRisks = work.rr ;
PROC FREQ DATA = cours.produits ;
   TABLE couleur * primeur / RELRISK ;
RUN ;
ODS SELECT ALL ;
DATA _NULL_ ;
   SET work.rr (WHERE = (studyType = "Case-Control (Odds Ratio)")) ;
   CALL SYMPUT ("rr", LEFT(PUT(value, 12.2))) ;
RUN ;
ODS RTF FILE = "c:\temp\essai.doc" STARTPAGE = NEVER ;
PROC TABULATE DATA = cours.produits ;
   CLASS couleur primeur ;
   TABLE (couleur ALL="TOTAL") , 
         (primeur ALL="TOTAL") * 
         (N * F = 7. colPctN = "%" * F = 7.1) ;
RUN ;
ODS RTF TEXT = "Le risque relatif est : &rr" ;
ODS RTF CLOSE ;

Par rapport au programme de votre question, je préfère l'emploi des mots-clés PCTN, COLPCTN et ROWPCTN à celui des spécifications entre < et > du dénominateur de ces pourcentages ; PCTN sont des pourcentages de l'ensemble du tableau, COLPCTN des pourcentages-colonnes et ROWPCTN des pourcentages-lignes.

Bonjour, J’ai 2 listes de variables liste1 et liste2 (2 macro variables)

%let liste1= a b c ;
%let liste2=(a f d) ;
%let liste3=; 

Je souhaite comparer chaque variable de la liste1 avec toutes les variables de la liste2 pour constituer une liste3 excluant de la liste1 les variables figurant dans la liste2 (soit liste3=b c); Ci après le code que j’ai écris

%do i=1 %to &n;
    %if %scan(&liste1,&i) not in &liste2 %then %do;
       %let liste3=liste3 %scan(&liste1,&i);
    %end;
%end; 

NB : n est le nombre d’éléments de la liste1 que j’ai précédemment récupéré. Le pb c’est que ça ne marche pas et ci-après la log : ERROR: A character operand was found in the %EVAL function or %IF condition where a numeric operand is required. The condition was: %scan(&liste1,&i) not in &liste2 Je ne comprends pas cette erreur. Merci d'avance de votre aide. Bonjour. Le problème, c'est qu'avant la version 9 de SAS, l'opérateur IN n'existe pas en macro-langage. Il le prend donc pour du texte et n'arrive pas à évaluer la condition. Par contre, on peut utiliser une fonction comme TRANWRD, qui va remplacer un nom de variable vu dans LISTE2 par un blanc. Après avoir passé tout LISTE2 en revue (TRANWRD n'accepte qu'un mot à la fois à remplacer), on supprime les blancs inutiles pour la beauté du résultat.

%let liste1= a b c ;
 %let liste2= a f d ;
 %let liste3=;
 %MACRO sansListe2 ;
    %GLOBAL liste3 ;
    %LET liste3 = &liste1 ;
    %LET i = 1 ;
    %DO %WHILE (%SCAN(&liste2,&i) NE ) ;
       %LET liste1 = %SYSFUNC(TRANWRD(&liste1,%SCAN(&liste2,&i), )) ;
       %LET i = %EVAL(&i + 1) ;
    %END ;
    %LET liste3 = %SYSFUNC(COMPBL(&liste3)) ;
 %MEND sansListe2 ;
 %sansListe2 ;

Comment faire pour renommer l'ensemble des variables d'une table SAS, surtout quand il y en a plus d'une centaine ?   Si vos variables ont des noms organisés en séquences, vous pouvez les renommer d'un seul coup avec cette écriture :

DATA maTable ;
    SET maTable (RENAME = (v3-v15 = x20-x32)) ;
 RUN ;

Les variables s'appellent à l'origine v3, v4, v5, ..., v15 et après renommage, x20, x21, ..., x32. Sinon, vous pouvez construire une table SAS avec les anciens et les nouveaux noms (éventuellement à partir d'une feuille Excel importée). L'exemple ci-dessous vous montre comment on peut ensuite générer automatiquement la litanie de RENAME.

DATA work.nouveaux_noms ;
    INPUT ancien $ nouveau $ ;
DATALINES ;
name nom
sex sexe
weight poids
height taille
;
 RUN ;
 %LET table = sashelp.class ;
 /* NE PLUS RIEN MODIFIER APRES CETTE LIGNE */
 DATA _NULL_ ;
    SET work.nouveaux_noms END = fin ;
    IF _N_=1 THEN DO ;
       CALL EXECUTE ("DATA work.nouvelle_table ;") ;
       CALL EXECUTE ("SET &table (RENAME=(") ;
    END ;
    CALL EXECUTE (ancien!!"="!!nouveau) ;
    IF fin THEN DO ;
       CALL EXECUTE (")) ;") ;
       CALL EXECUTE ("RUN ;") ;
    END ;
 RUN ;

Bonjour. Je souhaiterais pouvoir livrer à un utilisateur un macro-programme compilé. Comment dois-je m'y prendre, et quelles manipulations doit-il effectuer de son côté pour l'utiliser ? Merci.

1. Déclarer une bibliothèque sur ce répertoire. LIBNAME ma_macro "c:\temp" ;
2. Déclarer à SAS qu'on veut y mettre des macros (ou qu'il y en a déjà là). OPTIONS MSTORED SASMSTORE = ma_macro ;
3. Exécuter le macro-programme en modifiant sa PREMIERE ligne : %MACRO mon_macro_programme (parametre1, parametre2, ...) / STORE ; ... %MEND mon_macro_programme ;

Et le tour est joué. Ensuite, pour l'utilisateur à qui on livre le catalogue SASMACR.SC7(ou .SAS7BCAT selon le formatage du disque dur sur lequel on a écrit le catalogue, sans importance pour l'utilisation), il lui faut : - répéter les étapes 1 (en adaptant au nom du répertoire où il a sauvé le fichier SASMACR) et 2 à l'identique - exécuter ensuite normalement le macro-programme :

%mon_macro_programme (valeur1, valeur2, ...) ;

Bonjour. J'ai des problèmes avec le fonctionnement des macro-variables. Par exemple, si on a : %let mvn = 1 ; %let mvtab = total ; %let mvtab1 = mois ; &&mvtab&mvn -> &mvtab1 soit mois, là je comprends. Mais : &&&mvtab&mvn -> &&mvtab1 -> &mois dans mon esprit, mais non ! Pouvez-vous m'expliquer ?   Il y a 5 règles pour la transformation d'une chaîne de caractères contenant des &. Ce sont : 1) &mv1 ==> valeur de la macro-variable MV1 2) &mv1. ==> valeur de la macro-variable MV1 3) texte ==> le même texte à l'identique 4) && ==> && 5) l'expression est lue de gauche à droite, en remplaçant chacun des 4 motifs ci-dessus au fur et à mesure qu'ils sont rencontrés. Si, après une première série de transformations, il reste des &, l'expression sera lue à nouveau, de gauche à droite. En pratique, dans vos exemples... &&mvtab&mvn est décomposé ainsi : && ==> & avec la règle 4 mvtab ==> mvtab avec la règle 3 (les & qui précèdent ont déjà été traités, donc MVTAB est du texte) &mvn ==> 1 avec la règle 1 Il reste des &, donc deuxième lecture du résultat (règle 5) : &mvtab1 ==> mois et c'est OK (règle 1 à nouveau). > &&&mvtab&mvn - les && deviennent un seul & pour la suite ; - vient ensuite &mvtab qui devient total ; - vient ensuite &mvn qui devient 1 ; - reste avec &total1 et donc, règle 5, on y revient. Si la macro-variable TOTAL1 existe, c'est bon, parce qu'on récupère sa valeur. Sinon, on aura &TOTAL1 comme résultat, plus un message dans la Log "Apparent symbolic reference TOTAL1 not resolved" (comprendre : "qu'est-ce que c'est que cette macro-variable TOTAL1 dont personne ne m'a prévenu qu'elle existait ?!").

Bonjour, je rencontre un problème après avoir initialiser SEUIL et ECARTY à l'aide de symput, la comparaison entre ces deux valeurs ne se fait pas correctement: &SEUIL.>&ECARTY. (en vérifiant avec des put dans le log, 10.4 est inférieur à 4.5987562 !!) La comparaison avec %SYSEVALF ne fonctionne pas non plus... Merci de votre réponse   Vous n'étiez pas loin d'une solution à votre problème avec %SYSEVALF. En effet, le problème vient du fait que les valeurs des macro-variables sont traitées comme du texte, et alors 10.4, qui commence par un 1, est forcément inférieur à n'importe quel nombre commençant par un 4. En revanche, %SYSEVALF permet de forcer les calculs. On peut donc écrire :

%IF %SYSEVAL(&seuil.-&ecarty.) > 0 %THEN ...

et obtenir un résultat correct !

La procédure suivante

proc transpose data=infic
             prefix=cnt
                out=outfic;
   var nocnt;
   by client; 
run ;

va générer cnt1 à cntn. Comment récupérer le nombre de variables générées (n) dans une étape data ? Merci.   Pour mettre ce nombre dans une macro-variable, voici un premier programme :

DATA _NULL_ ;
    SET outfic ;
    ARRAY transpose cnt: ;
    CALL SYMPUT ("nbNllesVar", DIM(transpose)) ;
    STOP ;
 RUN ;

Vous récupérez le nombre de variables créées par la procédure TRANSPOSE dans la macro-variable &nbNllesVar. Pour disposer de ce nombre sous forme de variable dans l'étape Data, il suffit de modifier légèrement ce programme :

DATA ... ;
    SET outfic ;
    ARRAY transpose cnt: ;
    nbVar = DIM(transpose) ;
 /* il est également possible d'opérer des traitements avec une boucle sur l'Array : 
    DO i = 1 TO DIM(transpose) ;
       traitement sur transpose(i)
    END ;
 */
RUN ;

Je voudrais utiliser dans un LIKE "%...%" la valeur d'une macro-variable à la place des ... Le programme suivant ne fonctionne pas :

%LET recherche = ar ;
PROC PRINT DATA = sashelp.class ;
    WHERE soc LIKE "%&recherche%" ;
RUN ;

Comment résoudre ce problème ?   Il faut masquer au macro-compilateur les deux %. Pour cela, on utilisera la macro-fonction %NRQUOTE, qui masque des caractères pendant la phase de résolution (transformation du programme par le macro-compilateur)... Le macro-compilateur n'est donc intéressé que par l'expression &recherche, qui ne pose pas de problème. Il est ensuite transmis le programme correct au compilateur SAS, qui aura le droit de voir les %.

%LET recherche = ar ;
 PROC PRINT DATA = sashelp.class ;
    WHERE soc LIKE "%NRQUOTE(%)&recherche%NRQUOTE(%)" ;
 RUN ;

J'ai des catalogues SASMACR de macro-programmes compilés dans plusieurs répertoires différents. Mais l'option SASMSTORE n'autorise qu'une seule bibliothèque. Comment utiliser tous mes catalogues SASMACR simultanément ?   On peut créer une seule bibliothèque qui en regroupe en fait plusieurs (depuis la version 8.0). On peut donc déclarer par ce biais plusieurs chemins pour plusieurs catalogues de macros...

LIBNAME bib1 "..." ;
LIBNAME bib2 "..." ;
LIBNAME bibmac (bib1 bib2) ;
option SASMSTORE = bibmac MSTORED ;

SAS ira d'abord chercher dans le catalogue bib1.sasmacr, puis en cas d'échec (le macro-programme demandé ne s'y trouve pas) dans bib2.sasmacr. L'écriture d'une nouvelle macro se fera dans bib1.sasmacr. Bien sûr, cela marche avec plus de deux bibliothèques.

J'aimerai savoir s'il est possible de faire s'arrêter le programme et annuler les éventuelles instructions suivant l'appel du MP (un sorte de break ), si une certaine condition est vérifiée.

%if &Nberr=0 %then %do;
     « arrêter tout »
%end ;

Si c'est possible comment faire ? Avec les versions de SAS antérieures à la 9, on ne peut traiter le problème qu'à "l'ancienne" avec un %GOTO vers un autre point du programme (après lequel on ne fera plus rien).

%macro MP1 ;
  %if condition %then %do;
      %goto exit;
  %end;

  %exit:
%mend MP1;

Avec la version 9 apparaissent deux instructions %ABORT  et %RETURN qui permettent d'arrêter l'exécution du macro-programme. %ABORT arrête le MP avec un message d'erreur tandis que %RETURN arrête le MP sans erreur.

J'ai une macro-variable i à laquelle je voudrais ajouter 1. Quand j'écris %let i=&i+1 ; je n'obtiens pas le résultat recherché (j'ai 3+1 comme valeur de i au lieu de 4). Que faire ? Il ne faut pas perdre de vue qu'une macro-variable ne contient jamais QUE DU TEXTE. Alors quand on dit à SAS quelque chose comme %let i = &i + 1 ; pour lui ce ne sont que les caractères '+' et '1' ajoutés à la fin d'une chaîne de caractères. Aussi, pour le forcer à faire les opérations, il existe deux fonctions : %EVAL et %SYSEVALF. La première ne travaille que sur des entiers, et renvoie des résultats entiers. C'est pour cela que la seconde existe, elle travaille sur les nombres réels (à virgule). Pour juste incrémenter un compteur, la première suffit largement.

%let i = %eval (&i + 1) ;

Je souhaite générer des tables automatiquement avec un programme sas, mais impossible d'utiliser les fonctions cards et datalines ! Quelle est l'origine du problème et existe-t-il une astuce pour y remédier ? Merci d'avance. exemple de script :

 %macro essai;
 data table;
 input variable;
 cards;
 1
 2
 3
 ;
 run;
 %mend essai;
 %essai;
 
 ERROR: The macro ESSAI generated CARDS (data lines) for the DATA step, which could cause incorrect results. The DATA step and the macro will stop executing.
 NOTE: The data set WORK.TABLE has 0 observations and 1 variables.

  Bonjour. Effectivement, l'emploi de CARDS, CARDS4 et DATALINES est interdit dans un macro-programme. La raison est sans doute la difficulté prévisible de bien repérer les données proposées. Une alternative sera de mettre les données dans un fichier texte et de le lire avec INFILE ... INPUT.

Bonjour, J'essaie de récupérer des données d'un fichier texte dans des macro variables sans créer une table sas en dur en utilisant data _null_. En lançant la code sas ci-après, je n'ai pas de message d'erreur mais je ne sais pas comment récupérer les données dans 2 macro variables sans faire un call symput qui est plutot basé sur une table sas en dur. Exemple: Soit le fichier Essai.txt ayant la structure suivante: a, b Toto, lulu Code sas:

data _null_;
 infile "c:\essai.txt" firstobs=2 dlm =',';
 input a$ b$;
run;

Bonjour. CALL SYMPUT ne s'applique pas forcément à des tables SAS en dur ; tout ce qui peut être chargé dans le vecteur de travai (PDV) peut être utilisé dans un CALL SYMPUT pour alimenter des macro-variables.

data _null_;
   infile "c:\essai.txt" firstobs=2 dlm =',';
   input a$ b$;
   call symput ("mva",a) ;
   call symput ("mvb",b) ;
run;

Ce programme doit fonctionner correctement et vous créer les MV nécessaires.

Bonjour, Pouvez-vous me dire s'il existe une macro ou procédure qui exporte une table en fichier excel (97) directement? Merci d'avance pour votre précieuse réponse. Bonjour. Si vous possédez SAS version 8 ou 9, c'est très simple :

ODS HTML FILE = "chemin et nom de votre fichier.xls" ;
 TITLE ;
 FOOTNOTE ;
 PROC PRINT DATA = votre_table LABEL NOOBS ;
 RUN ;
 ODS HTML CLOSE ;

Vous obtiendrez ainsi une pseudo feuille Excel (en fait, c'est une page Web habillée d'une extension XLS, mais Excel 97 n'y verra que du feu). En revanche, pour pouvoir ajouter d'autres feuilles au classeur par la suite, il est recommandé d'ouvrir Excel, d'ouvrir la feuille créée et de la sauvegarder en forçant son type à "Classeur Excel". Plus proprement, mais uniquement si vous possédez le module ACCESS TO PC FILES, vous pouvez exporter directement dans une vraie feuille Excel ainsi :

PROC EXPORT DATA = votre_table OUTFILE = "chemin et nom de votre fichier.xls"
     REPLACE DBMS = EXCEL97 ;
RUN ;

Pour savoir si vous possédez ledit module, exécutez le programme suivant :

PROC SETINIT NOALIAS ;
RUN ;

et regardez dans la Log. Si une ligne "SAS/ACCESS Interface to PC Files" y apparaît (ou un intitulé approchant, il varie selon les versions), c'est bon. Sinon, il faudra opter pour la première solution.

Bonjour, Je souhaiterai réaliser une analyse discriminante qualitative via la méthode DISQUAL. Je sais qu'il faut réaliser une ACM pr transformer les variables qualitatives en variable quantitatives et que c'est à partir des résultats des facteurs de l'ACM que je pourrai ensuite effectuer l'analyse discriminante. A l'heure actuelle, j'ai effectué une ACM avec le programme joint :

proc corresp data=stage.basefinale outc=corr;
 tables Nom_DRD naf cible effectif_consolide2 nb_etablissement2 chiffre_affaire2 libelle_Forme_Juridique_Prospect Departement_prospect ;
 run;

Mes questions sont les suivantes : Est-ce que l'ACM effectué ci-dessus est bonne? Et sur quels résultats exactement dois-je réaliser l'analyse discriminante (inertie, mass, dim,....)? Merci d'avance ! Bonjour. Pour pouvoir enchaîner ACM et analyse discriminante, il faut réaliser l'ACM dans l'espace des individus. Or l'instruction TABLES ne permet de se placer que dans l'espace des variables. Vous devez plutôt utiliser l'instruction VAR, et mettre en entrée une table d'indicatrices (à créer avec la procédure Transreg par exemple). Vous trouverez sur notre site une macro SAS pour faire un modèle DISQUAL.

Bonjour, j'aurais aimé savoir s'il existe une petite macro pour dessiner le graphique des axes factoriels des données obtenues par la proc CORRESP ? Jusqu'à présent, je ne peux que tout envoyer sous Excel et faire un lourd traitement car on ne peut avoir le nom des modalités sur le graphiques en même temps que les points... Merci d'avance ! Bonjour. Pas de macro publique à l'horizon, si ce n'est celles qu'on peut trouver sur le site de l'INSEE et qui nécessitent SAS/GRAPH. En revanche, avec une proc PLOT (et son esthétique "rustique"), on peut facilement afficher les points et du texte correspondant à côté :

PROC PLOT DATA = tableSAS ;
 PLOT varY * varX = "#" $ variableTexte ;
RUN ; QUIT ;

Le signe # sert de marqueur aux points (il peut être remplacé par ce que l'on veut) et variableTexte contient les noms de modalités, identifiants d'individus, etc. A noter qu'à partir de la version 9.1 de SAS, ODS GRAPHICS produit le 1er plan factoriel d'une AFC avec la procédure CORRESP. En revanche, il nécessitera SAS/GRAPH en version 9.2 (et redevient dans SAS/Base à partir de SA 9.3 !!!).

Comment uniformiser la taille des colonnes d'une table utilisant ODS RTF et proc Report ? Pour ODS PDF il existe l'option UNIFORM. Existerait-il un équivalent pour ODS RTF ? Merci.   J'ai peur qu'une telle option ne soit pas prévue en RTF. Ce format avise en fonction du contenu des colonnes pour dimensionner son tableau, mais apprécie peu les contraintes à ce niveau. En revanche, en SAS 9.2, vous pouvez utiliser une option UNIFORM dans ODS TAGSETS.RTF, qui est une nouveauté (alternative à ODS RTF, avec la possibilité de contrôler les sauts de page de manière plus précise, entre autres, et d'être compatible plus aisément avec d'autres logiciels de traitement de texte que Word). Cela dit, je viens de faire un test, et j'obtiens un résultat homogène aussi avec ODS RTF, sans UNIFORM.

PROC FORMAT ;
    VALUE $prod
       "TABLE" = "VERY LONG VALUE INSTEAD OF JUST ""TABLE"" "
 ;
 RUN ;
 ODS RTF FILE="c:\temp\sans uniform.doc" ; 
 ODS TAGSETS.RTF FILE="c:\temp\avec uniform.doc" UNIFORM ;
 PROC REPORT DATA=sashelp.prdsale NOWD ;
    COLUMNS year month product actual predict ;
    FORMAT product $prod. ;
    DEFINE year / DISPLAY ;
    RBREAK BEFORE / SUMMARIZE ;
 RUN ;
 ODS RTF CLOSE ;
 ODS TAGSETS.RTF CLOSE ;

je fais une PROC UNIVARIATE. Je m’intéresse au P90. Comment sortir spécifiquement ces stats ? (comme le nombre d'obs...)   Par "sortir", vous entendez "... dans une table" ou "n'afficher que..." ? Dans le premier cas, on peut utiliser l'ODS OUTPUT, dans le second, ODS SELECT. Dans les deux cas, on doit connaître le nom de l'objet ODS (le bout de sortie) que l'on veut manipuler. Pour le connaître, on peut exécuter la proc ainsi :

ODS TRACE ON / LISTING ;
 PROC xxx ... ;
 ...
 RUN ;
 ODS TRACE OFF ;

Les informations sur chaque objet s'ajoutent dans la fenêtre Output. Une fois qu'on connaît le nom (QUANTILES pour celui qui vous concerne), on peut écire :

PROC UNIVARIATE ... ;
 ...
 ODS OUTPUT quantiles = work.maTableSAS ;
RUN ;

ou, pour n'afficher que le tableau de quantiles :

ODS SELECT quantiles ;
 PROC UNIVARIATE ... ;
 ...
 RUN ;
ODS SELECT ALL ;

Bonjour, Je génère des tableaux via l'objet ODSOUT, afin de personnaliser mes sorties ODS. Malheureusement les tableaux générés par cet objet, ne sont pas visibles dans l'Output. Peut-on faire apparaître les tableaux ainsi créés dans l'Output? Merci   Malheureusement non. Il est obligatoire de fermer ODS LISTING pour que l’objet ODSOUT fonctionne sans erreur jusqu'à SAS 9.4. Même à partir de cette version, les sorties de l'objet ODSOUT ne seront pas visibles dans la fenêtre Output, même s'il n'y a plus de message d'erreur.

Bonjour, J'utilise une proc tabulate pour créer une table de données [ proc tabulate data=work.table out=work.table1 ] sur laquelle j'effectue des calculs. j'obtiens également en sortie le tableau résultat qui ne m'est pas utile. Pouvez vous m'indiquer s'il existe un équivalent de l'option NOPRINT de la proc FREQ pour la proc TABULATE ? D'avance merci.   Bonjour. Vous pouvez encadrer votre procédure des instructions ODS EXCLUDE ALL ; et ODS SELECT ALL ; pour la rendre "muette".

ODS EXCLUDE ALL ;
 PROC TABULATE DATA = ... OUT = ... ;
 ...
 RUN ;
ODS SELECT ALL ;

Bonjour, Je souhaite faire une sortie ods d'une proc freq. J'ai donc fait la manip "ods trace on ..." pour avoir le nom de la sortie (crosstabfreqs) mais à l'éxecution du freq, le message suivant apparait dans la log : "ERREUR: La valeur Fréquence n'est pas un nom SAS valide." Comment faire ? merci   Il s'agit d'un bug de la version 9.1 en français, qui a été corrigé par un hotfix d'ailleurs. Sans rien changer à votre installation de SAS, voilà comment faire et d'où vient le problème. Le "pourquoi" : l'ODS Output capture dans une table une image fidèle des résultats affichés dans la fenêtre Output, et prend pour noms de variables les noms des différentes colonnes. Dans la version française, la 1e colonne calculée des sorties de la proc Freq se nomme "Fréquence" avec un accent, et SAS essaye (sans succès) de créer une variable du même nom. Les caractères accentués sont effectivement interdits par défaut dans les noms de variables. Le "comment s'en sortir" :

1. faire précéder le programme de l'option système VALIDVARNAME=ANY qui va autoriser les caractères accentués dans les noms.
2. Faire un RENAME dès que possible pour se débarrasser de l'accent et pouvoir repositionner VALIDVARNAME à sa valeur initiale, V7.

OPTION VALIDVARNAME=ANY ;
 ODS OUTPUT crossTabFreqs = work.maSortie (RENAME = ("Fréquence"n = Frequence)) ; 
PROC FREQ DATA = ... ;
    TABLE ... ;
 RUN ;
 OPTION VALIDVARNAME=V7 ;

Bonjour, durant mon stage j'ai beaucoup utilisé le modèle logistique. J'ai finalement choisi la proc GENMOD, plus claire. Mais peut on obtenir les odds-ratios sur celle-ci ? ou bien ne sont-ils présents que sur la proc LOGISTIC ?   Bonjour. Personnellement, ma préférence va à la proc Logistic, plus complète et spécialisée. En particulier, et pour répondre à votre question, elle est la seule à produire des odds-ratios. Mais elle édite également, par rapport à Genmod, des critères de qualité du modèle (Akaike, Schwarz, aire sous la courbe ROC, D de Somers), et permet la sélection pas à pas de variables (Forward, Backward, Stepwise). Enfin, elle édite à la demande tableaux de confusion (CTABLE) et courbes ROC (OUTROC). On peut cependant calculer "manuellement" les OR à partir des sorties de GENMOD, avec ODS OUTPUT (on récupère dans une table SAS les coefficients du modèle) et une étape Data qui calcule les exponentielles de ces coefficients.

Bonjour, Est-il possible d'attribuer un lien HTML à un en-tête de colonne dans la proc REPORT ? D'avance merci.   Bonjour. Le plus simple est d'utiliser l'attribut URL dans une option de style. Elle s'intègre à l'instruction DEFINE de votre variable.

DEFINE ... / ... STYLE(HEADER)=[URL="adresse"] ;

Bonjour, J'utilise la proc logistic pour calculer des odds ratio ajustés. Comment faire pour récupérer ces odds-ratio et leurs intervalles de confiance dans une table ? Merci. Bonjour. Il vous suffit de faire précéder votre PROC LOGISTIC de l'instruction suivante :

ODS OUTPUT OddsRatios = nomTableSAS ;

Pour fonctionner, il faut que cette instruction soit entre les instructions PROC LOGISTIC et RUN.

Bonjour, Quelle option (ou démarche) utiliser pour éviter des sorties html de sas avec la proc ttest? Étant donné que je travaille sur un grand nombre de variables, je ne veux récupérer que les satistiques dans des tables sas avec l'option "ods output equality= statistics= ttests= ". En lançant cette procédure sur 240 variables et 59 300 individus, sas me renvoie un message selon lequel mes résultats sont trop volumineux au point de nécessiter beaucoup de ressources système. Le problème c'est que l'option NOPRINT ne marche avec la proc TTEST !! Comment faire ?   Vous pouvez encadrer votre proc TTEST des instructions :

ODS EXCLUDE ALL ; /* plus aucune sortie sauf ODS OUTPUT */
PROC TTEST ... ;
 ...
ODS OUTPUT ... ;
RUN ;
ODS SELECT ALL ; /* retour à la normale */

Dans la procédure REG, comment récupérer la pvalue du modèle dans une table ?  

ODS OUTPUT ANOVA = work.maTable ;
PROC REG DATA = ... ;
    ...
RUN ; QUIT ;

Bonjour, Suite à un problème de modélisation via la procédure PROC LOGISTIC, j'aimerais récupérer les coefficients estimés du modèle dans une table SAS afin de pouvoir utiliser ensuite, la procédure SCORE et ainsi attribuer des scores à d'autres individus. Quel est l'option qui permet cette manipulation ? Merci d'avance de votre aide. Faites précéder votre proc LOGISTIC par l'instruction suivante :

ODS OUTPUT parameterEstimates = work.coeffs ;

et vous retrouverez dans la table COEFFS de la bibliothèque WORK vos coefficients.  

Bonjour. J'aimerais récupérer dans une table SAS les sorties d'une procédure, au moyen de l'instruction ODS OUTPUT. Mais cette syntaxe me demande le nom de "l'objet" produit par la procédure : comment le connaître ? D'avance merci.   Pour connaître le nom des objets transmis à l'ODS par une procédure, il faut encadrer le programme par des instructions ODS TRACE.

ODS TRACE ON ;
 PROC xxx ... ;
 ...
 RUN ;
ODS TRACE OFF ;

Dans la fenêtre LOG, chaque morceau des sorties correspond à un cartouche indiquant, entre autres (ligne NAME), le nom de l'objet ODS produit.

Avec ODS HTML, j'obtiens toujours une page Web dont le titre (affiché dans le bandeau d'Internet Explorer) est SAS Output. L'instruction TITLE ne permet pas de rectifier cela. Comment faire ?   L'instruction TITLE ne concerne en effet que le corps de la page. Pour changer le titre de la page Web, il faut écrire après le nom de la page Web créée (dans l'instruction ODS HTML) la syntaxe (TITLE = "..."). Par exemple :

ods html body='c:\essai.htm' (title="~~~~~~ Tableau de bord direction financière ~~~~~~");
proc print data=sashelp.class;
run;
ods html close;

Je produis des pages Web avec ODS HTML. SAS me les affiche automatiquement. Comment débrayer cette fonctionnalité, et si possible par programme ?   De manière interactive, on peut désactiver cette possibilité avec TOOLS>OPTIONS>PREFERENCES, onglet RESULTS, décocher la case VIEW RESULTS AS THEY ARE GENERATED. Par programme, la solution est plus complexe : il faut modifier le SAS Registry, qui recense tous les réglages de la session. Pour cela, on va créer la ligne nécessaire dans un fichier externe, et on modifiera le registre avec ce fichier.

/* partie 1 : modifier le Registry */
data _null_ ;
   file "c:\temp\regtemp.reg" ;
   put "[ODS\PREFERENCES\HTML]" /
       "'AutoNavigate'=int:0" ;
run ;

proc registry import = "c:\temp\regtemp.reg" ;
run ;

/* étape 2 : le traitement pour lequel on ne veut pas avoir le résultat présenté spontanément */

/* étape 3 : remettre le Registry à sa valeur par défaut */
proc registry uninstall = "c:\temp\regtemp.reg" ;
run ;

Bonjour. Je voudrais savoir comment utiliser les codes couleurs RGB (par exemple 0000FF) dans une procédure Tabulate pour créer un tableau coloré via l'ODS.   On peut utiliser une large palette de couleurs, y compris les RGB et les nuances de gris, à condition de respecter la syntaxe de SAS/GRAPH pour définir les couleurs, à savoir :

• on fait précéder de CX les codes RGB sans signe dièse
• on peut aussi utiliser des nuances de gris, de GRAY00 à GRAYFF

Toutes les autres notations de couleurs de SAS/GRAPH sont disponibles. On écrira, dans votre exemple, ceci :

... style = { background = CX0000FF }

Note : il n'est pas nécessaire d'avoir une licence SAS/GRAPH pour que cela fonctionne.

Est-il indispensable d'utiliser une procédure TEMPLATE pour changer la mise en forme des sorties de l'ODS HTML ?   Non, on peut utiliser une feuille de style pour obtenir ce résultat...

ODS HTML BODY = ... 
     STYLESHEET = "mon_fic.css" ;

Ce fichier .css, qu'on appelle une feuille de style, permet de définir nombre de polices, couleurs, etc... Il peut se mettre en commun à plusieurs pages Web (d'où un gain de place). On peut aussi utiliser un des nombreux styles prédéfinis de SAS.

PROC TEMPLATE ;
  LIST styles ;
RUN ;

J'ai des messages d'erreur quand j'essaye de faire fonctionner un programme avec ODS RTF qui fonctionne chez mon collègue !   Sans présager des messages qui peuvent se trouver dans la Log, il y a avec la version 8.2 et certaines versions de Windows une incompatibilité d'humeur qui transpire sur l'ODS. La solution est d'aller dans le fichier de configuration (Sasv8.cfg) et d'éliminer les lignes qui contiennent le mot "DBCS" (dans l'exemple ci-dessous, supprimer UNIQUEMENT les lignes en gras) :

• - DBCS
• - DBCSTYPE PCMS
• -SASHELP ( "!SASCFG\SASCFG" "!sasext0\dbcs\sashelp" "!sasroot\core\sashelp" "!sasext0\base\sashelp" "!sasext0\dquality\sashelp«  )
• -PATH ( "!sasext0\dbcs\sasexe" "!sasroot\core\sasexe" "!sasext0\dquality\sasexe" "!sasext0\dmine\sasexe" )

Bonjour. Je voudrais connaître la commande pour purger la fenêtre Results de SAS PC dans un programme. Merci.   Dans un programme SAS, la commande est :

DM "odsresults ; clear" ;

Bonjour, j'ai créé un fichier ODS PDF qui est une suite de tableaux réalisé avec des proc tabulate comme ceci :

proc tabulate data=data.tab3 missing ;
   class cat ;
   class sonf;
   tables sonf all='Total',cat*(n*f=10.0 pctn='%'*f=10.1)
         all='Total'*(n*f=10.0 pctn='%'*f=10.1) ;
run ;

où chaque variable (comme ici "sonf") est traitée en fonction de la variable "cat". Je voudrais à chaque fois récupérer le risque relatif (proc freq option cmh) et sous chaque tableau écrire : "Le risque relatif est : ....". Comment faire? Merci d'avance. voici un exemple de réponse :

1. avec une proc Freq (et l'option RELRISK plutôt que CMH plus bavarde), calculer les risques relatifs. Ceux-ci sont édités dans un objet ODS appelé RelativeRisks (si vous utilisez CMH, l'objet se nomme CommonRelRisks)
2. ajouter, juste au-dessus de la proc Freq, une instruction ODS OUTPUT pour récupérer ces informations dans une table SAS
3. après la proc Freq, ajouter une étape Data pour générer une macro-variable contenant la valeur du risque relatif qui vous intéresse
4. se servir de la valeur de cette macro-variable dans un FOOTNOTE ou un ODS TEXT.

Ci-dessous un exemple :

ODS EXCLUDE ALL ;
ODS OUTPUT relativeRisks = work.rr ;
PROC FREQ DATA = cours.produits ;
   TABLE couleur * primeur / RELRISK ;
RUN ;
ODS SELECT ALL ;
DATA _NULL_ ;
   SET work.rr (WHERE = (studyType = "Case-Control (Odds Ratio)")) ;
   CALL SYMPUT ("rr", LEFT(PUT(value, 12.2))) ;
RUN ;
ODS RTF FILE = "c:\temp\essai.doc" STARTPAGE = NEVER ;
PROC TABULATE DATA = cours.produits ;
   CLASS couleur primeur ;
   TABLE (couleur ALL="TOTAL") , 
         (primeur ALL="TOTAL") * 
         (N * F = 7. colPctN = "%" * F = 7.1) ;
RUN ;
ODS RTF TEXT = "Le risque relatif est : &rr" ;
ODS RTF CLOSE ;

Par rapport au programme de votre question, je préfère l'emploi des mots-clés PCTN, COLPCTN et ROWPCTN à celui des spécifications entre < et > du dénominateur de ces pourcentages ; PCTN sont des pourcentages de l'ensemble du tableau, COLPCTN des pourcentages-colonnes et ROWPCTN des pourcentages-lignes.

Bonjour, je voulais savoir comment on peut avoir des tableaux et des graphiques sur la même feuille de sortie dans le format PDF. Merci d'avance.   Bonjour. Il suffit d'ajouter à votre instruction ODS PDF ouvrante l'option suivante :

STARTPAGE = NO

Les sorties de vos procédures (graphiques ou tableaux) se trouveront à la suite les unes des autres, sans sauts de pages.

Est -il possible lors d'une sortie HTML de changer dans le sommaire le nom du lien par défaut qui envoie sur un graphique ? Pour un histogramme le "contents" par défaut est "HBAR chart of nom variable de groupe". Oui, en utilisant l'option DES = "texte" dans les instructions HBAR, VBAR, HBAR3D, VBAR3D et PIE / PIE3D.

PROC GCHART DATA = sashelp.class ;
    VBAR sex / SUMVAR = age TYPE = MEAN DES = "Moyenne d'âge par sexe" ;
RUN ; QUIT ;

Bonjour, j'aurais voulu savoir comment manipuler les cellules de la sortie afin d'enlever les cellules (ou lignes) dont je n'ai pas besoin.   Bonjour. Les seuls moyens de masquer des lignes (ou des colonnes) entières de la procédure Tabulate sont :

• de filtrer les données en amont avec un WHERE
• d'utiliser un format pour associer les valeurs des valeurs des variables CLASS à ne pas afficher avec des valeurs manquantes (par défaut, la procédure Tabulate n'affiche pas les valeurs manquantes)

Vous pouvez également vous tourner vers la procédure Report, plus complexe, qui permet de poser des conditions sur les résultats des calculs et de gérer l'affichage en conséquence.

Bonjour, J'ai généré 1 fichier pdf avec des proc tabulate. Comment faire pour remplacer les points par des virgules dans ma sortie? Merci.   Bonjour.

PROC TABULATE DATA = ... FORMAT = NUMX12.2 ;

devrait faire l'affaire.

Bonjour, Dans le cadre d'un travail sur le marché du logement, je souhaiterais comparer le comportement des moins de 35 ans au comportement de l'ensemble de la population. Pour cela, j'ai pensé à un format multilabel du type:

   proc format;
       value pop (multilabel) low-35="35 ans et moins"
       low-high/* ?? */="tout le monde";
   run;

mais si j'applique ce format dans une proc freq par exemple:

   proc freq data=****;
       table age;
       format age pop.;
   run;

j'obtiens bien les 35 ans et moins d'une part, mais dans "tout le monde" je n'ai que les plus de 35 ans. Comment obtenir l'ensemble de la population? Merci pour votre réponse Bonjour. Il n'est malheureusement pas possible d'utiliser les formats MULTILABEL partout. Seules les procédures MEANS et TABULATE les supportent. Une alternative pour votre problème : dupliquer les observations correspondant aux moins de 35 ans, avec une étape Data.

DATA work.pour_etude ;
    SET *** ;
    IF age < 35 THEN DO ;
       doublon = 1 ;
       OUTPUT ;
    END ;
    doublon = 0 ; /* pour tout le monde */
    OUTPUT ;
 RUN ;

Ensuite il suffit d'habiller la variable DOUBLON avec un format : 0 -> tout le monde 1 -> moins de 35 ans.

Bonjour, je crée un classeur EXCEL avec plusieurs onglets en utilisant "tagsets.excelXP". Je souhaiterais que dans chaque onglet, la 1ère ligne contienne un titre qui précise le contenu de l'onglet. Sauriez-vous comment obtenir ce type de résultat. Merci d'avance PS. L'instruction "title" colle le titre en entête de page pour l'impression, mais pas dans les lignes du classeur.   Bonjour. Il existe deux autres options pour répondre à votre besoin :

• pour que les titres des instructions TITLE apparaissent en tête de chaque onglet; ajoutez l'option EMBEDDED_TITLES="YES" aux spécifications d'ODS TAGSETS.EXCELXP
• si vous souhaitez conserver un titre visible à l'impression, vous pouvez l'indiquer avec l'option PRINT_HEADER="ici titre personnalisé", toujours dans l'instruction ODS TAGSETS.EXCELXP.

ODS TAGSETS.EXCELXP FILE="c:\temp\titres.xls"
       OPTIONS(EMBEDDED_TITLES="YES"
          PRINT_HEADER="%NRSTR(&E)Tout le classeur porte sur la table SASHELP.CLASS"
          SHEET_NAME="Détail"
          SHEET_INTERVAL="PROC") ;
 TITLE1 "Liste des enfants" ;
 PROC PRINT DATA=sashelp.class NOOBS ;
 RUN ;
 ODS TAGSETS.EXCELXP OPTIONS(SHEET_NAME="Stats") ;
 TITLE1 "Statistiques" ;
 PROC FREQ DATA=sashelp.class ;
    TABLE sex age ;
 RUN ;
 TITLE ;
 ODS TAGSETS.EXCELXP CLOSE ;

Bonjour, je fais un tableau avec une PROC REPORT dans un fichier RTF. Je voudrais que mes titres de colonnes soient écrits verticalement et non horizontalement (il sont très longs). J'ai vu qu'on arrivait à ce résultat dans une sortie HTML en ajoutant style(header)={htmlstyle="mso-rotate:90"} Mais ça ne marche pas sur une sortie RTF. Auriez-vous une idée sur la manière d'obtenir ce résultat ? Merci d'avance. Bonjour. Si vous voulez éviter d'avoir sur une ligne des titres trop longs, vous pouvez incruster des caractères spéciaux dans les labels et utiliser tout simplement l'option SPLIT de la proc REPORT.

ODS RTF FILE="c:\temp\test vertical.doc" ;
 PROC REPORT DATA=sashelp.shoes SPLIT=" " NOWD ;
    COLUMNS _ALL_ ;
 RUN ;
ODS RTF CLOSE ;

Ici l'espace sert d'indication pour revenir à la ligne, mais on peut modifier les labels pour incruster à l'endroit voulu (y compris après chaque lettre !) un caractère de retour à la ligne.

PROC CONTENTS DATA=sashelp.shoes OUT=work.labels (KEEP=name label) NOPRINT ;
RUN ;
DATA _NULL_ ;
    SET work.labels END=fin ;
    LENGTH newLabel $ 200 ;
    newLabel = PRXCHANGE("s/(.)/¤$1/",-1,STRIP(COALESCEC(label,name))) ;
    newLabel = SUBSTR(newLabel,2) ; /* élimine le 1er ¤ ajouté en tête */
    IF _N_=1 THEN CALL EXECUTE ("DATA work.export ; SET sashelp.shoes ; LABEL ") ;
    CALL EXECUTE (name !! "=" !! QUOTE(STRIP(newLabel))) ;
    IF fin THEN CALL EXECUTE ("; RUN ;") ;
RUN ;
ODS RTF FILE="c:\temp\test vertical.doc" ;
 PROC REPORT DATA=work.export SPLIT="¤" NOWD ;
    COLUMNS _ALL_ ;
 RUN ;
ODS RTF CLOSE ;

Bonjour, j'ai réussi à générer un fichier Excel en SAS mais je n'arrive pas à le mettre en forme grâce à des feuilles de style. En effet je souhaiterai que les données de mon tableau Excel apparaissent centrées et non alignées à gauche comme le fait Excel par défaut. Si on génére un fichier HTML, les données arrivent parfaitement à être centrées. Or, sur Excel cela ne marche pas !!! Voici mon code :

proc template; 
   define style styles.noborder; 
     parent=styles.minimal; 
       style Pays / 
       just = center; 
   end;
 run; 
 
 ODS HTML FILE='Edition.xls' STYLE=styles.noborder; 
 title;
 Proc print data=final noobs;
 Run;
 ods HTML close ;

Merci d'avance. Je vous conseillerais d'aller agir directement dans la procédure Print, qui le permet, plutôt que dans la procédure Template, qui accepte mal les cas particuliers de mise en forme par colonne.

ODS HTML FILE='Edition.xls' STYLE=minimal ; 
 TITLE ;
 PROC PRINT DATA=final NOOBS ;
   VAR entite ;
   VAR pays / STYLE = [JUST=CENTER] ;
   VAR ;
 RUN ;
ODS HTML CLOSE ;

Attention cependant, selon les versions, Excel n'applique pas toujours les consignes de centrage. Si vous possédez SAS 9 et Excel 2003, je vous conseille plutôt de passer par la destination ODS TAGSETS.EXCELXP que par ODS HTML.

ODS ODS TAGSETS.EXCELXP FILE='Edition.xls' STYLE=minimal ; 
 title; 
 Proc print data=final noobs;
   VAR entite ;
   VAR pays / STYLE = [JUST=CENTER] ;
   VAR ;
 Run;
 ods ODS TAGSETS.EXCELXP close ;

Bonjour, J’ai de nombreuses sorties sas que je souhaite produire dans des fichiers Excel. De la même manière que l’instruction « ods rtf » permet de générer des sorties lisibles par Word, existe-t-il un moyen de les rendre lisible par Excel ? Merci de votre réponse.   Bonjour. Pour écrire des résultats SAS dans Excel, vous avez deux solutions :

• pour toutes versions de SAS depuis la 8.0, vous pouvez ouvrir une destination ODS HTML sur le même principe qu'ODS RTF, en indiquant dans FILE= un fichier dont l'extension est .XLS. Vous ne créerez pas une feuille Excel au sens strict, mais une page Web qu'Excel sait lire à partir de la version 1997
• pour SAS 9.1 et Excel 2003 minimum, vous pouvez utiliser ODS TAGSETS.EXCELXP qui va créer un (presque) véritable classeur Excel. La documentation sur cette destination et ses options peut s'afficher dans la fenêtre Log en exécutant le programme suivant :

ODS TAGSETS.EXCELXP OPTIONS(DOC="help") FILE = "c:\temp\rien.xls" ;

• pour SAS 9.4 et Excel 2007 minimum, vous pouvez utiliser ODS EXCEL qui va créer un véritable classeur Excel d'extension XLSX.

Bonjour, Pouvez-vous me dire s'il existe une macro ou procédure qui exporte une table en fichier excel (97) directement? Merci d'avance pour votre précieuse réponse. Bonjour. Si vous possédez SAS version 8 ou 9, c'est très simple :

ODS HTML FILE = "chemin et nom de votre fichier.xls" ;
 TITLE ;
 FOOTNOTE ;
 PROC PRINT DATA = votre_table LABEL NOOBS ;
 RUN ;
 ODS HTML CLOSE ;

Vous obtiendrez ainsi une pseudo feuille Excel (en fait, c'est une page Web habillée d'une extension XLS, mais Excel 97 n'y verra que du feu). En revanche, pour pouvoir ajouter d'autres feuilles au classeur par la suite, il est recommandé d'ouvrir Excel, d'ouvrir la feuille créée et de la sauvegarder en forçant son type à "Classeur Excel". Plus proprement, mais uniquement si vous possédez le module ACCESS TO PC FILES, vous pouvez exporter directement dans une vraie feuille Excel ainsi :

PROC EXPORT DATA = votre_table OUTFILE = "chemin et nom de votre fichier.xls"
     REPLACE DBMS = EXCEL97 ;
RUN ;

Pour savoir si vous possédez ledit module, exécutez le programme suivant :

PROC SETINIT NOALIAS ;
RUN ;

et regardez dans la Log. Si une ligne "SAS/ACCESS Interface to PC Files" y apparaît (ou un intitulé approchant, il varie selon les versions), c'est bon. Sinon, il faudra opter pour la première solution.

Je produis avec ODS HTML des pages Web que je désire ensuite pouvoir imprimer. Mais les tableaux produits sont trop larges, et l'ODS HTML ne tient pas compte de l'option LINESIZE (LS) pour dimensionner les tableaux... Que faire ?   Malheureusement, le HTML est un langage sourd aux considérations bassement matérielles d'impression. Je ne connais aucun moyen, depuis SAS, pour le forcer à respecter des largeurs de pages données, puisque dans un navigateur Internet, on a toujours la possibilité d'un ascenseur horizontal si le texte est trop large. Seule solution envisageable : construire des documents Word (ODS RTF), qui sont sensibles à vos options LS et PS (et qui acceptent aussi des contraintes sur les marges définies avec une PROC TEMPLATE), et les convertir ensuite. On peut demander à SAS de piloter Word pour cette opération de conversion, comme dans l'exemple ci-dessous (attention, ne fonctionnera pas avec SAS Enterprise Guide)...

ods rtf body = "c:\temp\essai.doc" ;
 proc print data = grosse.table ;
 run ;
 ods rtf close ;
 options noxwait ;
 x "start winword" ;
 DATA _null_ ;
    BIDON = sleep(10) ; /* attente de l'ouverture de Word */
 RUN ;
 filename word DDE "winword|system" ;
 DATA _null_ ;
    FILE word ;
    PUT '[FileOpen .name="C:\temp\essai.doc"]' ; /* ouverture du document Word */
    PUT '[FileSaveAs .Name="essai.htm" .Format=wdFormatHTML]' ; /* enregistrement au format HTML */
    PUT '[FileExit 1]' ; /* fermeture de Word */
 RUN ;

J'essaye d'ouvrir dans Excel un tableau généré par SAS dans une page Web (ODS HTML). Les cases de mon tableau sont comprises par Excel comme des chaînes de caractères ! Comme corriger ce problème ?   Par ailleurs, concernant l'envoi des tableaux HTML sous Excel, votre problème tient à un paramètre gênant : votre Excel est en Français, avec des virgules comme séparateur décimal. Or SAS, logiciel américain, utilise le point. Donc les points présents dans les cases des tableaux de SAS ne sont pas compris comme des virgules par Excel, d'où le fait qu'il considère les contenus de cases comme du texte ! Pour résoudre le problème, trois solutions :

1. remplacer tous les points du tableau par des virgules sous Excel (avec un Remplacer)
2. changer le séparateur décimal (Menu Démarrer de Windows, Panneau de Configuration, Paramètres Régionaux, onglet Nombres) de la virgule pour le point.
3. si le tableau est généré par une PROC TABULATE, rajouter à l'instruction TABLE qu'il faut employer des formats NUMXx.y, qui fonctionnent comme les formats numériques x.y habituels, mais affichent une virgule comme séparateur décimal ! Pour cela, la commande à insérer est *format=NUMX12.2 par exemple.
4. si le tableau est généré par une PROC PRINT, une PROC TABULATE ou une PROC REPORT, utiliser les instructions de formatage avec l'attribut de style TAGATTR qui permet d'envoyer à Excel des indications de format de cellule (cf. L'export de SAS vers Excel expliqué à ma fille)

Je cherche à savoir qu'elle est la limite en terme d'enregistrements que peut contenir une table SAS sous la V9.   Il n'y a, a priori, dans SAS (version 9 comme précédentes) aucune limite de taille pour les tables créées. Les seules limites tiennent à l'espace disponible sur la machine qui hébergera la table. Et évidemment, à l'emploi de cette table, si elle est très grosse, les capacités (mémoire vive) de la machine qui effectuera des traitements complexes (tris, procédures statistiques) sur ces données : le risque est plus élevé d'avoir des messages "out of memory".

Bonjour, J'utilise de très grosses tables (plusieurs millions de lignes; entre 10 et 50 variables) que j'ai créées à partir de fichiers texte. Pour les variables caractères, c'est le nombre que j'ai précisé après $ qui a été pris en compte. Pour les champs numériques c'est Best12, quelle que soit la longueur que j'avais spécifiée. J'ai crée des index sur mes tables. Les temps d'accès sont relativement longs je trouve. Je pensais compresser mes tables. Comment m'assurer que mes tables sont optimisées ? La compression est-elle incompatible avec les indexes ? Merci Bonjour. La compression n'est pas incompatible avec les index. Vous pouvez indexer une table compressée et vice-versa. Cependant, deux remarques suite à votre propos :

• attention à ne pas confondre LENGTH et FORMAT ; le premier est le nombre d'octets sur lequel une valeur est stockée et le second une indication de la manière dont les valeurs sont affichées. Dans le cas d'une variable caractère, les deux sont souvent semblables : une variable stockée sur 3 octets s'affiche sur 3 caractères (LENGTH=$ 3 et FORMAT=$3.). Pour les variables numériques, on a un LENGTH de 8 (par défaut) et un affichage assez libre : BEST12. signifie juste que SAS utilisera au plus 12 caractères pour afficher la valeur. Le LENGTH de 8 est approprié si la variable contient des décimales. Sinon, selon son ordre de grandeur, on peut gagner de la place avec un LENGTH plus court, entre 3 et 7.
• la compression n'est pas un moyen de gagner du TEMPS mais de la PLACE. Je n'ai pas l'impression que ce soit votre but ; en effet, une table compressée (zippée en interne par SAS) nécessite plus de temps à s'ouvrir (il faut la décompresser) et à s'écrire (il faut la recompresser). Ce n'est donc pas forcément la solution espérée.

 

Est-ce normal que pour 100 000 lignes, SEM indique le message d'erreur suivant : out of resources ?

Il ne faut pas trop charger SEM dans une configuration avec un serveur qui n'a pas une grosse capacité. Le mieux, c'est de le faire monter en charge progressivement, pour voir où il casse. Dans l'absolu, je ne peux pas dire "100000 c'est trop" ou "100000 ça devrait passer". D'une fois sur l'autre, je n'ai pas les mêmes résultats sur mon propre PC.

Il faut savoir cependant que SEM demande surtout deux choses : de l'espace disque pour entreposer ses multiples tables temporaires (il faut donc choisir de domicilier son projet dans un endroit où la place libre ne manque pas et où il n'existe pas de quotas) et surtout, pour l'exécution des tâches, de la mémoire vive. Mieux vaut donc une machine (serveur ou PC en "stand-alone", c'est à dire sans faire de client/serveur) avec beaucoup de mémoire vive (ajouter des barettes, fermer les autres applications, etc...) qu'avec un ou plusieurs processeurs très rapides, car la puissance de calcul passe après (il lui faut en tout premier lieu de la place) ; de plus, avant la version 9.0, SAS (et a fortiori SEM) ne sait pas profiter d'un multi-processeur.

Bonjour, Voilà mon souci : je voudrais faire une Classification sur une énorme base (env 2 millions de lignes). Ce sont des données qualitatives, alors je dois passer par une ACM, donc construire un Tableau Disjonctif Complet (en tout j'ai 3 variables et 11*97*18 modalités). Seulement SAS bloque un peu beaucoup (il a mouliné toute la nuit et n'a pas avancé...)! La proc transreg que vous proposez dans cette FAQ n'est-elle pas appropriée ici? Ma base est-elle trop volumineuse pour un tel traitement? Si oui, comment faire ma classification? Merci beaucoup pour votre éclairage!

 

Deux pistes à explorer pour que votre traitement puisse se faire dans un temps acceptable (et, vu vos volumes, se faire tout court !).

1) travailler uniquement sur un échantillon : au lieu des 2 millions de lignes, vous pourriez construire une typologie sur seulement 10% d'entre eux, et ensuite chercher les règles de construction des classes (par un modèle statistique, ou plus simplement par une caractérisation univariée) pour dispatcher l'ensemble de vos lignes dans les différentes classes. 2) réduire le nombre de modalités d'une de vos valeurs : 97 valeurs me paraît un nombre un peu excessif. D'autant que cela risque de déséquilibrer fortement l'ACM (les premiers axes se concentreront sur l'information contenue dans cette variable et pas dans les 2 autres) Vous pourriez faire un recodage pour vous ramener à une vingtaine de valeurs ; non seulement ça équilibre l'ACM, mais en plus la taille des fichiers à traiter (tableau disjonctif complet en entrée de la procédure Corresp, et le tableau de Burt qu'elle construit en interne) sera plus raisonnable. Comment faire votre recodage ? Déjà sur des critères métier, je pense. Et également en faisant une ACM sur cette variable uniquement, dans l'espace des variables seulement, de préférence sur un échantillon aléatoire de vos deux millions de lignes. Pour cette ACM préalable, la syntaxe SAS est la suivante :

PROC CORRESP DATA = votreTableSAS MCA SHORT ;

 TABLES votreVariableA97Modalites ;

 RUN ;

Si vous avez une version 9 de SAS, vous pouvez ajouter les deux instructions suivantes avant la procédure correspondante :

ODS GRAPHICS ON ;

 ODS HTML FILE = "c:\temp\sorties ACM.htm" GPATH = "c:\temp" (URL=NONE) ;

 Et ODS HTML CLOSE ;

 

après l'instruction RUN ; à la fin du programme.

Non seulement vos sorties seront plus jolies dans une page Web (changer éventuellement c:\temp pour un autre répertoire dans les deux options qui y font référence) mais en plus ODS GRAPHICS ajoutera directement le premier plan factoriel dans l'espace des variables : il ne vous reste "qu'à" fusionner les modalités qui sont proches dans ce plan.

Bonjour, je souhaite réaliser un score "durée de conservation d'un véhicule" à l'aide de la proc PHREG. Je voulais savoir s'il était possible d'avoir dans la table SAS plusieurs lignes par client. En effet l'unité d'observation étant le vehicule, il peut y en avoir au moins 2 par client. Cela pose-t-il un problème ? Sous quelle forme doivent apparaître les données ?   Comme pour toute modélisation, la question est de savoir si les observations sont indépendantes. Si vous travaillez exclusivement sur les caractéristiques des véhicules et de leur contrat, on peut considérer que les données que vous voulez attaquer sont effectivement indépendantes. Si vous ajoutez au modèle les caractéristiques des propriétaires, cela peut conduire à des observations considérées comme répétées. Cependant, ce n'est qu'une question d'appréciation : ce n'est pas parce qu'on ajoute l'âge en tranches du propriétaire par exemple que cela va grandement modifier l'indépendance des observations. En tout cas, au pire, il s'agit d'un petit biais par rapport à la théorie, qui va conduire votre modèle à sous-estimer la variance de vos coefficients et peut-être, au pire, à vous indiquer comme significatifs des coefficients qui ne le sont pas.

Pour déterminer la qualité de mon modèle logistique j'ai utilisé la valeur c qui est de 0.71 ; peut-on dire que dans 71% des cas le modèle est bien prédit ? sinon, quel indicateur utiliser ? merci.   Le c de 0,71 ne signifie pas qu'on a 71% de bonnes prédictions. Pour pouvoir donner ce genre d'indications, il faut :

1. choisir un seuil pour transformer les prédictions continues (le score) en prédictions binaires (par exemple : 0,5 : si P_1 < 0,5 alors Ypredit = 0, sinon Ypredit=1)
2. calculer la nouvelle variable binaire Ypredit
3. la croiser (dans une proc Freq) avec la variable Yobservé
4. additionner les pourcentages (2e ligne de chaque case) des cellules dans la diagonale du tableau (correspondances entre Yobservé et Y prédit).

Là, on connaît le % de cas où le modèle fait de bonnes prédictions. Attention cependant, ça reste une estimation optimiste : ce taux est évalué sur les données ayant servi à construire le modèle. Si vous le pouvez, conservez de vos données initiales un échantillon de données (20 à 30%) qui ne sera pas utilisé pour construire le modèle, et sur lequel vous pourrez construire ce tableau croisé des prédictions versus observations. On peut aussi utiliser les options CTABLE et PPROB de l'instruction MODEL pour obtenir les taux de bien / mal classés en fonction de différents seuils.

Bonjour, j'aimerai savoir à l'aide de quelles options sous sas peut on mesurer l'efficacité d'un modèle logistique polytomique (Y a 4 modalités). Est ce que l'on peut tracer les courbes roc, du lift et de concentration comme pour un modèle binaire ? Ou faut t'il tracer une courbe pour chacune des modalités de la variable Y ?? D'avance merci.   L'évaluation d'un modèle polytomique n'est pas simple, puisqu'on a 3 fonctions de score indépendantes pour Y à 4 modalités. La performance globale du modèle est donnée par la log-vraisemblance et les critères d'Akaike et de Schwarz. Ils indiquent, entre plusieurs modèles contenant des variables explicatives différentes, lequel est le meilleur. On peut effectivement construire les indicateurs graphiques usuels (courbe Roc, concentration) d'une régression logistique binaire, mais il y en aura autant que de modalités de Y. Les courbes de concentration sont cependant intéressantes car elles peuvent aider à repérer une faiblesse dans la détection d'un type de modalité dans le score. Les courbes de lift et Roc peuvent également être tracées (une par fonction de score, donc autant que de modalités de Y), mais je ne pense pas que leur lecture soit très instructive.

Bonjour, on sait que pour la proc Logistic, la constante est la note moyenne des modalités de référence, mais qu'en est-il pour la Genmod ? Les modalités de référence y sont mises à 0 dans les sorties. Merci beaucoup.   Quand les coefficients de référence sont non nuls, la constante correspond au log de la proportion évènements / non-évènements sur l'ensemble de la population ; quand les coefficients de référence sont des zéros, la constante traduit le log de la proportion évènements/non-évènements pour les individus qui présentent toutes les modalités de référence. Dans la proc GENMOD à partir de la version 9 de SAS, et dans la proc LOGISTIC à partir de la version 8, on peut choisir le type de paramétrage dans l'instruction CLASS :

CLASS variablesQuali / PARAM = GLM ;

donne des coefficients de référence égaux à zéro. C'est le choix par défaut dans GENMOD.

CLASS variablesQuali / PARAM = REF ;

donne des contraintes pour que l'ensemble des coefficients d'une variable qualitative soit nul. C'est le choix par défaut dans LOGISTIC.

Bonjour, je souhaite modéliser un taux de destruction (rapport du sinistre sur capital assure), dans des cases tarifaires (croisement de variables tarifaires). La loi beta est souvent utilisée pour cela (support sur [0,1]]. Je souhaitais utiliser GENMOD, mais la loi Beta ne fait pas partie de la famille exponentielle. Y a t-il une autre procédure plus adaptée ? Merci d'avance.   Les documents suivants (http://psychology.anu.edu.au/people/smithson/details/betareg/Readme.pdf, http://psychology.anu.edu.au/people/smithson/details/betareg/Smithson_Verkuilen06.pdf et des exemples sur http://psychology.anu.edu.au/people/smithson/details/betareg/exemples_SAS_beta_regression.sas) expliquent comment faire de la régression beta avec une proc NLMIXED. Bon courage.

Bonjour, J'utilise la proc LOGISTIC de SAS avec les options de sortie LOWER et UPPER permettant d'obtenir un intervalle de confiance autour de la probabilité PRED, celui-ci est construit par la méthode de Wald. Je suis capable de recalculer la probabilité sur une autre population que celle de la construction du score via la formule de score, mais je ne sais pas simuler la méthode de Wald utilisée car je ne connais pas sa formulation mathématique. Pouvez-vous me communiquer le code qui permet de simuler la méthode de Wald, utilisée dans la proc LOGISTIC de SAS pour calculer les intervalles de confiance.     Les détails de calculs de la procédure LOGISTIC peuvent être consultés dans la documentation de SAS/STAT que l'on peut télécharger en format PDF à l'adresse suivante : http://support.sas.com/documentation/onlinedoc/91pdf/index_913.html#stat ; les formules que vous recherchez se trouvent à la page 2351.

Comment se fait-il que lors d'une "proc logistic" à l'autre, le nombre d'observations changent. En effet, j'ai effectué celle-ci sur une base de 55 variables puis sur une de 32 variables. Dans cette procédure je ne change pourtant pas les variables qui doivent entrer dans le modèle et je me retrouve avec dans la première situation le nombre complet de mes observations et dans l'autre un nombre moins important avec 430 données enlevées dues aux valeurs manquantes me dit-il. Comment cela se fait ? Je précise que les deux bases sont identiques pour les variables intéressantes ici. Merci beaucoup.   SAS élimine toute observation où au moins une des variables énoncée dans l'instruction MODEL a une valeur manquante. Cela explique le nombre d'observations à géométrie variable et le message sur les "missing values".

Je voudrais connaitre comment faire pour savoir si les variables sont meilleures en classes ou en continues (pour les quantitatives). Faut-il les tester une par une sachant que j'en ai beaucoup ?   A priori, une variable quantitative n'est inclue comme continue que si elle a un impact linéaire sur la cote (rappel : cote = odd = P(Y=1|X)/P(Y=0|X) pour une variable X quanti donnée). Cela n'est pas systématique, mais quand c'est le cas, on obtient un modèle plus robuste qu'en coupant en classes, car il n'y a qu'un seul coefficient et non autant que de classes. Cela dit, d'une manière systématique, un modèle n'ayant en entrée que des variables discrètes sera meilleur que celui ayant en entrée les variables quanti d'origine : le 1er des deux a plus de coefficients, donc plus de degrés de liberté pour ajuster correctement les données. Il est aussi moins robuste, et donc moins stable en prédiction. Je vous recommande donc de ne mettre en classes que les variables quanti dont l'impact n'est clairement pas linéaire. Ce qui nous amène à la question de savoir, comment repère-t-on cette linéarité ? Elle se voit sur un graphique comportant la variable X en abcisses et le log de la cote (log-odds) en ordonnée : on se ramène alors au cas d'une régression linéaire, en recherchant un alignement d'un maximum de points, ou à tout le moins une tendance assez linéaire dans le nuage de points. S'il y a une boule à l'écran, ou une parabole, alors dans le premier cas la variable est vraisemblablement inutile, dans le second, une mise en classes s'impose.

Je dois modéliser un prix. J'ai utlisé jusqu'à présent la PROC REG mais je ne sais pas comment intégrer les variables qualitatives (certaines ont un gand nombre de modalités: par exemple 15).   La procédure REG ne permet pas d'inclure des variables qualitatives dans le modèle. Il faut utiliser alors la proc GLM qui fonctionne de manière assez semblable.

PROC GLM DATA = tableSAS ;
    CLASS listeVariablesQuali ;
    MODEL variableY = listeVariablesQuantiEtQuali / ESTIMATE ;
    LSMEANS variableQuali / PDIFF=ALL ;
 RUN ; QUIT ;

Une remarque : si le nombre d'observations sur lesquelles vous modélisez est faible, trop de modalités à vos variables qualitatives risquent de faire baisser la robustesse de votre modèle, et alors sans doute faudra-t-il fusionner des modalités... Dans ce cas, les comparaisons 2 à 2 de modalités peuvent vous aider (instruction LSMEANS ci-dessus). Une seconde remarque : si la distribution de vos prix à modéliser suit une loi normale, les procédures REG et GLM sont effectivement appropriées. S'ils suivent plutôt une loi Gamma, il faudra passer à la procédure GENMOD.

Pour valider un modèle avec la V6 j'utilisais la proba correspondante au Khi 2 de la log vraisemblance. Avec la V8 le Khi 2 ne sort plus automatiquement, et je n'ai pas trouvé l'option pour le faire apparaître. Connaissez-vous cette option ? Ou d'une manière plus générale, quels sont les critères qui nous permettent de valider un modèle ? Lorsque l'on compare 2 modèles, et que les statistiques d'Akaike et de Schwartz ne sont pas plus petites pour le même modèle, peut-on utiliser un autre critère pour privilégier un des 2 modèles ?   Cette sortie existe toujours, mais elle a été séparée en 2 morceaux !

1. Dans la partie Fit Statistics, on retrouve les critères d'Akaike, de Schwartz et la log-vraisemblance
2. Dans la partie Global Tests, on a les tests du chi2 associés au score, à la log-vraisemblance et à la statistique de Wald

Pour valider le modèle, on s'assure effectivement en tout premier lieu que ces tests ont leur hypothèse rejetée (le modèle est porteur de sens). Puis on vérifie que 2 des 3 critères parmi la log-vraisemblance, Akaike et Schwarz sont moindres pour le modèle avec variable(s) que pour le modèle sans variable explicative (constante seule). Pour départager deux modèles, on peut aussi analyser leur pouvoir discriminant. Il est mesuré par le "c" de la dernière sortie (Association Statistics) : c'est l'aire sous la courbe ROC, c'est à dire la mesure du compromis entre les erreurs "faux positifs" (observation avec la vraie valeur 0 prédite à 1) et "faux négatifs" (valeur 1 observée, prédiction 0).

Que représente la valeur c obtenue dans la proc logistic ?   Il s'agit d'une manière de calculer l'aire située sous la courbe ROC. Cette aire (comprise entre 0,5 et 1) détermine le pouvoir discriminant du modèle. La courbe ROC met en regard la sensibilité et la spécificité du modèle, c'est à dire sa capacité à identifier correctement l'évènement, et sa capacité à identifier correctement le "non-évènement". Donc entre deux modèles, celui qui a la plus forte valeur de c sera, a priori, un meilleur prédicteur (sous réserve que les nombreux autres indicateurs de qualité du modèle l'aient déjà agréé).

Comment lire les tableaux issus de l'option CTABLE d'une procédure LOGISTIC ?   On y trouve, pour différents seuils de score, les nombres et les pourcentages d'évènements reconnus comme tels, de non-évènements reconnus comme tels, et d'erreurs commises dans un sens ou dans l'autre. La colonne "CORRECT" donne le pourcentage de bonnes réponses fournies par le modèle. Le seuil de score permet de faire varier la frontière qu'identifie le modèle entre les évènements et les non-évènements. On peut proposer plusieurs valeurs de seuil avec l'option PPROB...

MODEL Y = covariables / CTABLE PPROB = (listeDeSeuils) ;

Comment utiliser le modèle obtenu à l'aide d'une proc LOGISTIC dans le cadre d'une prévision ?   Le plus simple est d'ajouter aux données servant à construire le modèle celles que l'on souhaite prévoir ; pour ces dernières, on laisse la variable à prédire à valeur manquante. On met la table en entrée de la proc LOGISTIC, et toutes les observations ayant une valeur manquante ne sont pas utilisées pour le calcul des coefficients (donc on retrouve le modèle). En revanche, dans la table issue de l'instruction

OUTPUT OUT = table PRED = variableP ;

on a dans variableP les valeurs prédites pour les données inconnues (ce qu'on appelle un score). Ces valeurs s'échelonnent de 0 à 1, on les lit comme des probabilités d'occurrence d'un évènement. A partir de SAS 9.3, on peut aussi utiliser l'instruction SCORE.

Dans la procédure GLM, nous souhaiterions connaître la signification des tests :

• Type I SS
• Type II SS
• Type III SS

Quels degré d'erreur est admis dans les calcul de la proc GLM ? peut on le changer ? Quel est le lien entre ces 3 tests et la significativité des variables ?   Il existe en fait 4 types de sommes de carrés des écarts (SS pour Sum of Squares) : ce sont des modes de calcul des parts de variance expliquée par chacune des variables du modèle. Ces sommes ne sont différentes que dans le cas de plans déséquilibrés (pas le même nombre d'observations pour tous les cas de figures).

• Types I et III : sommes de carrés sur les EFFETS SIMPLES. C'est à dire la contribution de chacune des variables explicatives, sans les croiser entre elles. Le type I les introduit dans le même ordre que dans l'instruction MODEL, tandis que le type III corrige le biais dû à cet ordre (en fait, c'est comme s'il n'en tenait pas compte).
• Types II : il inclut les effets croisés.
• Type IV : il permet de prendre en compte les données "trouées" (certains cas de figures ne se présentent pas).

L'interprétation des tests de type II et IV est plus délicate, aussi est-il recommandé d'utiliser plutôt les résultats du type III, à moins que l'ordre d'énumération des variables ait un sens. Il s'agit en fait de tester si la contribution de la variable à l'explication de la variance est significativement non nulle. Ces tests sont acceptés, en général, quand la p-value est inférieure à 5% (10% sur de très petits ensembles de données). On utilise ces indications pour les analyses de la variance, tandis que les coefficients permettent, eux, de faire des régressions linéaires. Il ne s'agit donc pas du même problème.

Bonjour, durant mon stage j'ai beaucoup utilisé le modèle logistique. J'ai finalement choisi la proc GENMOD, plus claire. Mais peut on obtenir les odds-ratios sur celle-ci ? ou bien ne sont-ils présents que sur la proc LOGISTIC ?   Bonjour. Personnellement, ma préférence va à la proc Logistic, plus complète et spécialisée. En particulier, et pour répondre à votre question, elle est la seule à produire des odds-ratios. Mais elle édite également, par rapport à Genmod, des critères de qualité du modèle (Akaike, Schwarz, aire sous la courbe ROC, D de Somers), et permet la sélection pas à pas de variables (Forward, Backward, Stepwise). Enfin, elle édite à la demande tableaux de confusion (CTABLE) et courbes ROC (OUTROC). On peut cependant calculer "manuellement" les OR à partir des sorties de GENMOD, avec ODS OUTPUT (on récupère dans une table SAS les coefficients du modèle) et une étape Data qui calcule les exponentielles de ces coefficients.

Bonjour, J'utilise la proc logistic pour calculer des odds ratio ajustés. Comment faire pour récupérer ces odds-ratio et leurs intervalles de confiance dans une table ? Merci. Bonjour. Il vous suffit de faire précéder votre PROC LOGISTIC de l'instruction suivante :

ODS OUTPUT OddsRatios = nomTableSAS ;

Pour fonctionner, il faut que cette instruction soit entre les instructions PROC LOGISTIC et RUN.

Dans la procédure REG, comment récupérer la pvalue du modèle dans une table ?  

ODS OUTPUT ANOVA = work.maTable ;
PROC REG DATA = ... ;
    ...
RUN ; QUIT ;

Bonjour, Suite à un problème de modélisation via la procédure PROC LOGISTIC, j'aimerais récupérer les coefficients estimés du modèle dans une table SAS afin de pouvoir utiliser ensuite, la procédure SCORE et ainsi attribuer des scores à d'autres individus. Quel est l'option qui permet cette manipulation ? Merci d'avance de votre aide. Faites précéder votre proc LOGISTIC par l'instruction suivante :

ODS OUTPUT parameterEstimates = work.coeffs ;

et vous retrouverez dans la table COEFFS de la bibliothèque WORK vos coefficients.  

Bonjour, J'ai fait une régression dans la laquelle on me demande de distinguer les points par des symboles selon leur type. Il s'agit de mesures faites dans deux endroits différents et qu'on a combiné. Dans la régression de l'ensemble des points, il faut par des symboles, distinguer le provenance des observations sur le graphique de la régression. Merci d'avance   S'il s'agit juste d'une représentation graphique, alors dans la procédure GPLOT, la syntaxe

PLOT varY * varX = varGroupe ;

permet d'obtenir plusieurs séries de points correspondant à différents groupes d'observations.

SYMBOL i = rl v = dot ;
PROC GPLOT DATA = sashelp.class ;
 PLOT weight * height = sex ;
RUN ; QUIT ;

Suite à une modélisation de variable binaire, j'utilise la PROC LOGISTIC de SAS 8.2. - Pour espérer obtenir de meilleurs résultats, faut-il équilibrer ma population de clients et de non clients? Exemple: expliquer une situation Y=1 alors que 80% de la population étudiée a Y=1, donne-t-il un poids trop important à ce groupe de clients ? - L'équilibre doit-il se faire dans l'échantillon d'apprentissage (70% de la population totale) sans s'en occuper dans l'échantillon test? - Après avoir obtenu les coefficients estimés du modèle sur les variables explicatives significatives dans le journal via la procédure ou sous EM, comment puis-je appliquer ce modèle sur une autre population (présentant évidemment les mêmes variables explicatives) afin de tous les attribuer un score? Suis-je obligée de faire cette étape manuellement ? Merci beaucoup de votre aide.   Il est toujours préférable de travailler sur un échantillon équilibré. Pour pouvoir comparer les performances de votre modèle sur le corpus d'apprentissage et sur celui de test, il est préférable que les deux soient équilibrés. L'utilisation des coefficients du modèle peut se faire via la procédure SCORE si les variables explicatives de votre modèle sont quantitatives, ou des indicatrices. La prise en compte par la proc SCORE des variables quali est très mauvaise. Sinon, il est possible d'effectuer automatiquement ces manipulations en écrivant un petit macro-programme. A noter qu'à partir de la version 9, la proc LOGISTIC intègre une instruction pour préciser une table SAS à scorer.

Bonjour, Sous EM, le modele LOGIT prend-t-il en compte les formats ou doit-on recoder en dur les modalités ?   A priori, si un format est attaché de manière permanente à la variable, SEM le prend en compte dans tout son diagramme. Pour le vérifier, vous pouvez aller dans le nœud INPUT DATA SOURCE, et faire un VIEW DISTRIBUTION de votre variable formatée. Si les catégories affichées correspondent au format, le nœud REGRESSION en tiendra compte. Sinon, vous devez coder en dur (mais un PUT suffira, dans une étape Data).

Bonjour, J'ai effectué une régression logistique sur une table d'apprentissage contenant des variables explicatives continues et discrètes(option class de la proc logistique). Je souhaite savoir comment procéder pour obtenir la matrice de confusion sur l'échantillon test. Cela suppose le calcul au préalable des probabilités estimées sur l'échantillon test étant donné que je des explicatives continues et discrètes. Merci   Bonjour. Il n'existe pas d'option dans la procédure LOGISTIC pour prendre en compte un échantillon test (c'est le cas dans la procédure DISCRIM, ou encore dans DMREG, cette dernière étant rattachée au module Enterprise Miner). L'astuce consiste à créer dans votre table une nouvelle variable (mettons Ybis), qui prend les valeurs de la variable cible sur l'échantillon d'apprentissage, et qui est non renseignée pour l'échantillon test. Toutes les observations (apprentissage et test) seront consignées dans une même table SAS, mais la proc LOGISTIC construira son modèle (pour expliquer Ybis) sur les observations renseignées (= apprentissage) uniquement. En revanche, lors de la récupération des données scorées (instruction OUTPUT OUT), toutes les observations en entrée (apprentissage et test) sont scorées. On peut alors aisément construire les matrices de confusion, courbes ROC, de lift, etc. A partir de SAS 9.3, l'instruction SCORE permet d'appliquer le modèle à un échantillon test et l'option FITSTATS affichera divers indicateurs de qualité sur ces données.

Je ne trouve pas la même note de score que SEM lors de la régression... En fait moi je considère que quand par exemple sur une variable à 2 modalités l'individu a la modalité 2 le coefficient de cette modalité 2 est égal à zéro alors que SEM prend comme coeff -(le coeff de la modalité 1)... Exemple pour la variable détention de sécurité12, on a 2 modalités sec1 et sec2.. Sur la grille des coefficients, le coeff de sec1=0.23 et dans ce cas si un individu a la modalité 2, SEM va lui mettre un coeff de -0.23 alors que moi je lui mettrais zéro... Ma question est : de quelle théorie sort-il cette règle? et qu'est ce que ça change et qui a raison?

 

Il s'agit d'une des petites subtilités du noeud régression : il fonctionne selon deux types de codage, donc d'évaluation des paramètres... Le premier, appelé DEVIATION, est celui par défaut. Il contraint la somme des paramètres à faire toujours 0, d'où l'obligation de prendre l'opposé comme coefficient du niveau de référence quand on a une variable binaire. Le second modèle de codage, GLM, est celui qu'on a l'habitude de manipuler. (Y compris dans les procédures REG et LOGISTIC.) Il consiste à mettre 0 pour la modalité de référence, et à donner les autres coeffs en fonction. Comme toujours, sur les fondements théoriques de leurs implémentations, les docs SAS restent d'une louable discrétion. En revanche, comment se débarrasser de ce codage bizarre ? Il suffit de cocher la case INPUT CODING = GLM au lieu du défaut INPUT CODING = DEVIATION. Cela se passe dans l'onglet MODEL OPTIONS, sous-onglet REGRESSION, dans le paramétrage de ce noeud.

Bonjour,

Habituellement, quand je fais une régression, je travaille sur une variable binaire. En amont, je construis donc un échantillon 50-50 (50% de détenteurs // 50% de non détenteurs). Aujourd'hui, je dois réaliser une régression sur une variable continue mais je ne sais pas comment procéder pour réaliser un échantillon. S'agit-il d'un tirage aléatoire ?

Merci d'avance pour votre réponse.

Bonjour.

Pour une régression linéaire, il n'y a pas d'intérêt particulier à pratiquer un échantillonnage "orienté" au préalable. Un échantillon aléatoire est amplement suffisant si vous disposez de données trop volumineuses. En outre, travailler sur de plus faibles volumes de données vous permettra d'avoir des p-values plus réalistes pour les divers tests associés au modèle linéaire (Fisher, coefficients du modèle) que sur des milliers d'observations qui fournissent presque toujours des p-values inférieures à 0,0001.

Deux contraintes sont en revanche très importantes à satisfaire dans le cadre du modèle linéaire :

• la variable Y expliquée doit suivre une loi normale, ou au moins être unimodale (un seul pic de fréquence parmi ses modalités) et à peu près symétrique. Sinon, vous devez la transformer (avec un logarithme par exemple si elle est asymétrique) ou vous tourner vers un modèle linéaire généralisé (PROC GENMOD de SAS) qui vous permettra de préciser une autre loi que la loi normale pour Y ;
• les variables explicatives doivent être autant que possibles indépendantes les unes des autres. Comme dans tous les modèles linéaires, la multicolinéarité engendre de grandes instabilités dans les coefficients du modèle. La procédure REG propose des critères comme le VIF pour évaluer la multicolinéarité, à condition de travailler uniquement sur des variables explicatives quantitatives. Si ce n'est pas le cas et que vous utilisez la PROC GLM, alors une étude préalable des liaisons entre variables (ACM, tests du chi-2) serait la bienvenue.

Bonjour et merci d'avoir répondu à mes précédentes questions.

Ma régression logistique concerne 39 651 individus. J'ai donc, dans un premier temps, effectué un échantillon équilibré à 50/50 et j'obtiens 2 204 individus (car 1 201 ont la modalité cible égale à 1). Par la suite il est nécessaire de réaliser un partitionnement 70/30. On m'a conseillé de prendre 70% pour l'entrainement et 30% pour la validation. Ce que je voudrais savoir c'est comment faire ce partitionnement sous SAS (et non Miner) ? Faut-il que les deux partitions soient elles aussi équilibrées en fonction de la cible (35% -- >0 et 35% -->1 pour l'entrainement et 15% -->0 et 15% -->1 ) ? Et à quel moment la partition à 30% va t-elle intervenir pour la validation ?

D'autre part, pour le seuil optimal, j'obtiendrai forcément 0,5 puisque mon échantillon est équilibré ? Cela n'est pas gênant ?

Le fait de travailler sur 70% des 2 204 individus ne fausse pas le modèle ?

Je vous remercie pour votre réponse.

Bonjour.

Partition 70/30 :

DATA work.train work.valid ;
     SET maBase ;
     alea = RANUNI(0) ;
     IF alea < .7 THEN OUTPUT work.train ;
     ELSE OUTPUT work.valid ;
 RUN ;

Seuil optimal :

Il sera sans doute aux alentours de 0,5, pas forcément exactement à cette valeur. En fait, le seuil optimal s'harmonise avec la valeur de la constante du modèle, ce ne sera donc pas faux de travailler ensuite sur une population non équilibrée avec ce seuil.

Volume de données :

70% de 2200 individus, ça en fait encore largement assez, sauf si vous avez 400 variables explicatives dans votre modèle.

Utilisation des données de validation :

On ne construit pas de modèle dessus, on se contente de leur appliquer le moteur de score (c'est à dire qu'on prédit avec le modèle). Et on comparer le taux de bien classés avec celui donné par les données d'entraînement. Ce taux est plus fiable (l'autre est biaisé vers 0), et la constance du taux est signe de robustesse.

Suite à une modélisation de variable binaire, j'utilise la PROC LOGISTIC de SAS 8.2. - Pour espérer obtenir de meilleurs résultats, faut-il équilibrer ma population de clients et de non clients? Exemple: expliquer une situation Y=1 alors que 80% de la population étudiée a Y=1, donne-t-il un poids trop important à ce groupe de clients ? - L'équilibre doit-il se faire dans l'échantillon d'apprentissage (70% de la population totale) sans s'en occuper dans l'échantillon test? - Après avoir obtenu les coefficients estimés du modèle sur les variables explicatives significatives dans le journal via la procédure ou sous EM, comment puis-je appliquer ce modèle sur une autre population (présentant évidemment les mêmes variables explicatives) afin de tous les attribuer un score? Suis-je obligée de faire cette étape manuellement ? Merci beaucoup de votre aide.

 

Il est toujours préférable de travailler sur un échantillon équilibré. Pour pouvoir comparer les performances de votre modèle sur le corpus d'apprentissage et sur celui de test, il est préférable que les deux soient équilibrés.

L'utilisation des coefficients du modèle peut se faire via la procédure SCORE si les variables explicatives de votre modèle sont quantitatives, ou des indicatrices. La prise en compte par la proc SCORE des variables quali est très mauvaise. Sinon, il est possible d'effectuer automatiquement ces manipulations en écrivant un petit macro-programme.

A noter qu'à partir de la version 9, la proc LOGISTIC intègre une instruction pour préciser une table SAS à scorer.

Bonjour,

J'aimerais effectuer un arbre de régression, à savoir un arbre avec une cible quantitative. Cela est-il possible avec Sas EM? Et si oui, comment? Les arbres de décisions sont-ils possibles avec Sas Guide ou Sas Base? Merci pour votre aide.

 

Oui, il est possible d'utiliser SAS EM pour construire des arbres de régression. Pour cela, il suffit de déclarer comme variable cible une variable quantitative (type = INTERVAL) dans le nœud INPUT DATA SOURCE. Ensuite, SEM propose dans le nœud TREE deux types d'arbres : celui dérivé de CART qui choisit les coupures sur une réduction de la variance intra-nœuds, et celui dérivé de CHAID qui choisit les coupures avec un test de Fisher (F test).

La procédure mise en œuvre est la proc ARBORETUM (dans SAS 9) ou la proc DMSPLIT (dans SAS v8). Ces procédures ne sont disponibles qu'avec une licence SAS EM. Donc on ne peut pas les utiliser avec seulement une licence SAS Base ou SAS/STAT. Cependant, ces procédures ont une syntaxe (certes non documentée) donc peuvent être incluses dans des programmes et des macros qu'on exécutera directement depuis SAS PC ou SAS Enterprise Guide.

Comment uniformiser la taille des colonnes d'une table utilisant ODS RTF et proc Report ? Pour ODS PDF il existe l'option UNIFORM. Existerait-il un équivalent pour ODS RTF ? Merci.   J'ai peur qu'une telle option ne soit pas prévue en RTF. Ce format avise en fonction du contenu des colonnes pour dimensionner son tableau, mais apprécie peu les contraintes à ce niveau. En revanche, en SAS 9.2, vous pouvez utiliser une option UNIFORM dans ODS TAGSETS.RTF, qui est une nouveauté (alternative à ODS RTF, avec la possibilité de contrôler les sauts de page de manière plus précise, entre autres, et d'être compatible plus aisément avec d'autres logiciels de traitement de texte que Word). Cela dit, je viens de faire un test, et j'obtiens un résultat homogène aussi avec ODS RTF, sans UNIFORM.

PROC FORMAT ;
    VALUE $prod
       "TABLE" = "VERY LONG VALUE INSTEAD OF JUST ""TABLE"" "
 ;
 RUN ;
 ODS RTF FILE="c:\temp\sans uniform.doc" ; 
 ODS TAGSETS.RTF FILE="c:\temp\avec uniform.doc" UNIFORM ;
 PROC REPORT DATA=sashelp.prdsale NOWD ;
    COLUMNS year month product actual predict ;
    FORMAT product $prod. ;
    DEFINE year / DISPLAY ;
    RBREAK BEFORE / SUMMARIZE ;
 RUN ;
 ODS RTF CLOSE ;
 ODS TAGSETS.RTF CLOSE ;

je fais une PROC UNIVARIATE. Je m’intéresse au P90. Comment sortir spécifiquement ces stats ? (comme le nombre d'obs...)   Par "sortir", vous entendez "... dans une table" ou "n'afficher que..." ? Dans le premier cas, on peut utiliser l'ODS OUTPUT, dans le second, ODS SELECT. Dans les deux cas, on doit connaître le nom de l'objet ODS (le bout de sortie) que l'on veut manipuler. Pour le connaître, on peut exécuter la proc ainsi :

ODS TRACE ON / LISTING ;
 PROC xxx ... ;
 ...
 RUN ;
 ODS TRACE OFF ;

Les informations sur chaque objet s'ajoutent dans la fenêtre Output. Une fois qu'on connaît le nom (QUANTILES pour celui qui vous concerne), on peut écire :

PROC UNIVARIATE ... ;
 ...
 ODS OUTPUT quantiles = work.maTableSAS ;
RUN ;

ou, pour n'afficher que le tableau de quantiles :

ODS SELECT quantiles ;
 PROC UNIVARIATE ... ;
 ...
 RUN ;
ODS SELECT ALL ;

Bonjour, Je génère des tableaux via l'objet ODSOUT, afin de personnaliser mes sorties ODS. Malheureusement les tableaux générés par cet objet, ne sont pas visibles dans l'Output. Peut-on faire apparaître les tableaux ainsi créés dans l'Output? Merci   Malheureusement non. Il est obligatoire de fermer ODS LISTING pour que l’objet ODSOUT fonctionne sans erreur jusqu'à SAS 9.4. Même à partir de cette version, les sorties de l'objet ODSOUT ne seront pas visibles dans la fenêtre Output, même s'il n'y a plus de message d'erreur.

Bonjour, J'utilise une proc tabulate pour créer une table de données [ proc tabulate data=work.table out=work.table1 ] sur laquelle j'effectue des calculs. j'obtiens également en sortie le tableau résultat qui ne m'est pas utile. Pouvez vous m'indiquer s'il existe un équivalent de l'option NOPRINT de la proc FREQ pour la proc TABULATE ? D'avance merci.   Bonjour. Vous pouvez encadrer votre procédure des instructions ODS EXCLUDE ALL ; et ODS SELECT ALL ; pour la rendre "muette".

ODS EXCLUDE ALL ;
 PROC TABULATE DATA = ... OUT = ... ;
 ...
 RUN ;
ODS SELECT ALL ;

Bonjour, Je souhaite faire une sortie ods d'une proc freq. J'ai donc fait la manip "ods trace on ..." pour avoir le nom de la sortie (crosstabfreqs) mais à l'éxecution du freq, le message suivant apparait dans la log : "ERREUR: La valeur Fréquence n'est pas un nom SAS valide." Comment faire ? merci   Il s'agit d'un bug de la version 9.1 en français, qui a été corrigé par un hotfix d'ailleurs. Sans rien changer à votre installation de SAS, voilà comment faire et d'où vient le problème. Le "pourquoi" : l'ODS Output capture dans une table une image fidèle des résultats affichés dans la fenêtre Output, et prend pour noms de variables les noms des différentes colonnes. Dans la version française, la 1e colonne calculée des sorties de la proc Freq se nomme "Fréquence" avec un accent, et SAS essaye (sans succès) de créer une variable du même nom. Les caractères accentués sont effectivement interdits par défaut dans les noms de variables. Le "comment s'en sortir" :

1. faire précéder le programme de l'option système VALIDVARNAME=ANY qui va autoriser les caractères accentués dans les noms.
2. Faire un RENAME dès que possible pour se débarrasser de l'accent et pouvoir repositionner VALIDVARNAME à sa valeur initiale, V7.

OPTION VALIDVARNAME=ANY ;
 ODS OUTPUT crossTabFreqs = work.maSortie (RENAME = ("Fréquence"n = Frequence)) ; 
PROC FREQ DATA = ... ;
    TABLE ... ;
 RUN ;
 OPTION VALIDVARNAME=V7 ;

Bonjour, durant mon stage j'ai beaucoup utilisé le modèle logistique. J'ai finalement choisi la proc GENMOD, plus claire. Mais peut on obtenir les odds-ratios sur celle-ci ? ou bien ne sont-ils présents que sur la proc LOGISTIC ?   Bonjour. Personnellement, ma préférence va à la proc Logistic, plus complète et spécialisée. En particulier, et pour répondre à votre question, elle est la seule à produire des odds-ratios. Mais elle édite également, par rapport à Genmod, des critères de qualité du modèle (Akaike, Schwarz, aire sous la courbe ROC, D de Somers), et permet la sélection pas à pas de variables (Forward, Backward, Stepwise). Enfin, elle édite à la demande tableaux de confusion (CTABLE) et courbes ROC (OUTROC). On peut cependant calculer "manuellement" les OR à partir des sorties de GENMOD, avec ODS OUTPUT (on récupère dans une table SAS les coefficients du modèle) et une étape Data qui calcule les exponentielles de ces coefficients.

Bonjour, Est-il possible d'attribuer un lien HTML à un en-tête de colonne dans la proc REPORT ? D'avance merci.   Bonjour. Le plus simple est d'utiliser l'attribut URL dans une option de style. Elle s'intègre à l'instruction DEFINE de votre variable.

DEFINE ... / ... STYLE(HEADER)=[URL="adresse"] ;

Bonjour, J'utilise la proc logistic pour calculer des odds ratio ajustés. Comment faire pour récupérer ces odds-ratio et leurs intervalles de confiance dans une table ? Merci. Bonjour. Il vous suffit de faire précéder votre PROC LOGISTIC de l'instruction suivante :

ODS OUTPUT OddsRatios = nomTableSAS ;

Pour fonctionner, il faut que cette instruction soit entre les instructions PROC LOGISTIC et RUN.

Bonjour, Quelle option (ou démarche) utiliser pour éviter des sorties html de sas avec la proc ttest? Étant donné que je travaille sur un grand nombre de variables, je ne veux récupérer que les satistiques dans des tables sas avec l'option "ods output equality= statistics= ttests= ". En lançant cette procédure sur 240 variables et 59 300 individus, sas me renvoie un message selon lequel mes résultats sont trop volumineux au point de nécessiter beaucoup de ressources système. Le problème c'est que l'option NOPRINT ne marche avec la proc TTEST !! Comment faire ?   Vous pouvez encadrer votre proc TTEST des instructions :

ODS EXCLUDE ALL ; /* plus aucune sortie sauf ODS OUTPUT */
PROC TTEST ... ;
 ...
ODS OUTPUT ... ;
RUN ;
ODS SELECT ALL ; /* retour à la normale */

Dans la procédure REG, comment récupérer la pvalue du modèle dans une table ?  

ODS OUTPUT ANOVA = work.maTable ;
PROC REG DATA = ... ;
    ...
RUN ; QUIT ;

Bonjour, Suite à un problème de modélisation via la procédure PROC LOGISTIC, j'aimerais récupérer les coefficients estimés du modèle dans une table SAS afin de pouvoir utiliser ensuite, la procédure SCORE et ainsi attribuer des scores à d'autres individus. Quel est l'option qui permet cette manipulation ? Merci d'avance de votre aide. Faites précéder votre proc LOGISTIC par l'instruction suivante :

ODS OUTPUT parameterEstimates = work.coeffs ;

et vous retrouverez dans la table COEFFS de la bibliothèque WORK vos coefficients.  

Bonjour. J'aimerais récupérer dans une table SAS les sorties d'une procédure, au moyen de l'instruction ODS OUTPUT. Mais cette syntaxe me demande le nom de "l'objet" produit par la procédure : comment le connaître ? D'avance merci.   Pour connaître le nom des objets transmis à l'ODS par une procédure, il faut encadrer le programme par des instructions ODS TRACE.

ODS TRACE ON ;
 PROC xxx ... ;
 ...
 RUN ;
ODS TRACE OFF ;

Dans la fenêtre LOG, chaque morceau des sorties correspond à un cartouche indiquant, entre autres (ligne NAME), le nom de l'objet ODS produit.

Avec ODS HTML, j'obtiens toujours une page Web dont le titre (affiché dans le bandeau d'Internet Explorer) est SAS Output. L'instruction TITLE ne permet pas de rectifier cela. Comment faire ?   L'instruction TITLE ne concerne en effet que le corps de la page. Pour changer le titre de la page Web, il faut écrire après le nom de la page Web créée (dans l'instruction ODS HTML) la syntaxe (TITLE = "..."). Par exemple :

ods html body='c:\essai.htm' (title="~~~~~~ Tableau de bord direction financière ~~~~~~");
proc print data=sashelp.class;
run;
ods html close;

Je produis des pages Web avec ODS HTML. SAS me les affiche automatiquement. Comment débrayer cette fonctionnalité, et si possible par programme ?   De manière interactive, on peut désactiver cette possibilité avec TOOLS>OPTIONS>PREFERENCES, onglet RESULTS, décocher la case VIEW RESULTS AS THEY ARE GENERATED. Par programme, la solution est plus complexe : il faut modifier le SAS Registry, qui recense tous les réglages de la session. Pour cela, on va créer la ligne nécessaire dans un fichier externe, et on modifiera le registre avec ce fichier.

/* partie 1 : modifier le Registry */
data _null_ ;
   file "c:\temp\regtemp.reg" ;
   put "[ODS\PREFERENCES\HTML]" /
       "'AutoNavigate'=int:0" ;
run ;

proc registry import = "c:\temp\regtemp.reg" ;
run ;

/* étape 2 : le traitement pour lequel on ne veut pas avoir le résultat présenté spontanément */

/* étape 3 : remettre le Registry à sa valeur par défaut */
proc registry uninstall = "c:\temp\regtemp.reg" ;
run ;

Bonjour. Je voudrais savoir comment utiliser les codes couleurs RGB (par exemple 0000FF) dans une procédure Tabulate pour créer un tableau coloré via l'ODS.   On peut utiliser une large palette de couleurs, y compris les RGB et les nuances de gris, à condition de respecter la syntaxe de SAS/GRAPH pour définir les couleurs, à savoir :

• on fait précéder de CX les codes RGB sans signe dièse
• on peut aussi utiliser des nuances de gris, de GRAY00 à GRAYFF

Toutes les autres notations de couleurs de SAS/GRAPH sont disponibles. On écrira, dans votre exemple, ceci :

... style = { background = CX0000FF }

Note : il n'est pas nécessaire d'avoir une licence SAS/GRAPH pour que cela fonctionne.

Est-il indispensable d'utiliser une procédure TEMPLATE pour changer la mise en forme des sorties de l'ODS HTML ?   Non, on peut utiliser une feuille de style pour obtenir ce résultat...

ODS HTML BODY = ... 
     STYLESHEET = "mon_fic.css" ;

Ce fichier .css, qu'on appelle une feuille de style, permet de définir nombre de polices, couleurs, etc... Il peut se mettre en commun à plusieurs pages Web (d'où un gain de place). On peut aussi utiliser un des nombreux styles prédéfinis de SAS.

PROC TEMPLATE ;
  LIST styles ;
RUN ;

J'ai des messages d'erreur quand j'essaye de faire fonctionner un programme avec ODS RTF qui fonctionne chez mon collègue !   Sans présager des messages qui peuvent se trouver dans la Log, il y a avec la version 8.2 et certaines versions de Windows une incompatibilité d'humeur qui transpire sur l'ODS. La solution est d'aller dans le fichier de configuration (Sasv8.cfg) et d'éliminer les lignes qui contiennent le mot "DBCS" (dans l'exemple ci-dessous, supprimer UNIQUEMENT les lignes en gras) :

• - DBCS
• - DBCSTYPE PCMS
• -SASHELP ( "!SASCFG\SASCFG" "!sasext0\dbcs\sashelp" "!sasroot\core\sashelp" "!sasext0\base\sashelp" "!sasext0\dquality\sashelp«  )
• -PATH ( "!sasext0\dbcs\sasexe" "!sasroot\core\sasexe" "!sasext0\dquality\sasexe" "!sasext0\dmine\sasexe" )

Bonjour. Je voudrais connaître la commande pour purger la fenêtre Results de SAS PC dans un programme. Merci.   Dans un programme SAS, la commande est :

DM "odsresults ; clear" ;

Bonjour, j'ai créé un fichier ODS PDF qui est une suite de tableaux réalisé avec des proc tabulate comme ceci :

proc tabulate data=data.tab3 missing ;
   class cat ;
   class sonf;
   tables sonf all='Total',cat*(n*f=10.0 pctn='%'*f=10.1)
         all='Total'*(n*f=10.0 pctn='%'*f=10.1) ;
run ;

où chaque variable (comme ici "sonf") est traitée en fonction de la variable "cat". Je voudrais à chaque fois récupérer le risque relatif (proc freq option cmh) et sous chaque tableau écrire : "Le risque relatif est : ....". Comment faire? Merci d'avance. voici un exemple de réponse :

1. avec une proc Freq (et l'option RELRISK plutôt que CMH plus bavarde), calculer les risques relatifs. Ceux-ci sont édités dans un objet ODS appelé RelativeRisks (si vous utilisez CMH, l'objet se nomme CommonRelRisks)
2. ajouter, juste au-dessus de la proc Freq, une instruction ODS OUTPUT pour récupérer ces informations dans une table SAS
3. après la proc Freq, ajouter une étape Data pour générer une macro-variable contenant la valeur du risque relatif qui vous intéresse
4. se servir de la valeur de cette macro-variable dans un FOOTNOTE ou un ODS TEXT.

Ci-dessous un exemple :

ODS EXCLUDE ALL ;
ODS OUTPUT relativeRisks = work.rr ;
PROC FREQ DATA = cours.produits ;
   TABLE couleur * primeur / RELRISK ;
RUN ;
ODS SELECT ALL ;
DATA _NULL_ ;
   SET work.rr (WHERE = (studyType = "Case-Control (Odds Ratio)")) ;
   CALL SYMPUT ("rr", LEFT(PUT(value, 12.2))) ;
RUN ;
ODS RTF FILE = "c:\temp\essai.doc" STARTPAGE = NEVER ;
PROC TABULATE DATA = cours.produits ;
   CLASS couleur primeur ;
   TABLE (couleur ALL="TOTAL") , 
         (primeur ALL="TOTAL") * 
         (N * F = 7. colPctN = "%" * F = 7.1) ;
RUN ;
ODS RTF TEXT = "Le risque relatif est : &rr" ;
ODS RTF CLOSE ;

Par rapport au programme de votre question, je préfère l'emploi des mots-clés PCTN, COLPCTN et ROWPCTN à celui des spécifications entre < et > du dénominateur de ces pourcentages ; PCTN sont des pourcentages de l'ensemble du tableau, COLPCTN des pourcentages-colonnes et ROWPCTN des pourcentages-lignes.

Bonjour, je voulais savoir comment on peut avoir des tableaux et des graphiques sur la même feuille de sortie dans le format PDF. Merci d'avance.   Bonjour. Il suffit d'ajouter à votre instruction ODS PDF ouvrante l'option suivante :

STARTPAGE = NO

Les sorties de vos procédures (graphiques ou tableaux) se trouveront à la suite les unes des autres, sans sauts de pages.

Est -il possible lors d'une sortie HTML de changer dans le sommaire le nom du lien par défaut qui envoie sur un graphique ? Pour un histogramme le "contents" par défaut est "HBAR chart of nom variable de groupe". Oui, en utilisant l'option DES = "texte" dans les instructions HBAR, VBAR, HBAR3D, VBAR3D et PIE / PIE3D.

PROC GCHART DATA = sashelp.class ;
    VBAR sex / SUMVAR = age TYPE = MEAN DES = "Moyenne d'âge par sexe" ;
RUN ; QUIT ;

Bonjour, j'aurais voulu savoir comment manipuler les cellules de la sortie afin d'enlever les cellules (ou lignes) dont je n'ai pas besoin.   Bonjour. Les seuls moyens de masquer des lignes (ou des colonnes) entières de la procédure Tabulate sont :

• de filtrer les données en amont avec un WHERE
• d'utiliser un format pour associer les valeurs des valeurs des variables CLASS à ne pas afficher avec des valeurs manquantes (par défaut, la procédure Tabulate n'affiche pas les valeurs manquantes)

Vous pouvez également vous tourner vers la procédure Report, plus complexe, qui permet de poser des conditions sur les résultats des calculs et de gérer l'affichage en conséquence.

Bonjour, J'ai généré 1 fichier pdf avec des proc tabulate. Comment faire pour remplacer les points par des virgules dans ma sortie? Merci.   Bonjour.

PROC TABULATE DATA = ... FORMAT = NUMX12.2 ;

devrait faire l'affaire.

Bonjour, Je voudrais obtenir mes résultats avec un format français, notamment pour remplacer tous les points par des virgules. Il me semble qu'il faut utiliser la fonction LOCALE= , mais je ne trouve pas la syntaxe exacte, ni où il faut la placer exactement dans un programme.   Bonjour. Pour obtenir des affichages "européens" avec une virgule en guise de séparateur décimal, on peut d'abord utiliser le format NUMXc.d avec, comme d'habitude dans un format, c le nombre total de caractères affichés et d le nombre de décimales. Aucun réglage n'est nécessaire pour utiliser ce format. En version 9, il est possible d'utiliser NLNUMc.d qui, outre le séparateur décimal, propose des espaces tous les 3 chiffres dans la partie entière du nombre (penser à les prévoir dans la valeur de c !). Effectivement, NLNUM s'appuie sur une option système LOCALE qui indique les préférences linguistiques de la session SAS (pas forcément cohérentes avec la langue de l'interface). Pour être certain de sa valeur, il suffit d'exécuter :

 OPTION LOCALE = FRENCH ;

par exemple en début de programme SAS, en dehors de toute procédure et étape Data.

Bonjour, Dans le cadre d'un travail sur le marché du logement, je souhaiterais comparer le comportement des moins de 35 ans au comportement de l'ensemble de la population. Pour cela, j'ai pensé à un format multilabel du type:

   proc format;
       value pop (multilabel) low-35="35 ans et moins"
       low-high/* ?? */="tout le monde";
   run;

mais si j'applique ce format dans une proc freq par exemple:

   proc freq data=****;
       table age;
       format age pop.;
   run;

j'obtiens bien les 35 ans et moins d'une part, mais dans "tout le monde" je n'ai que les plus de 35 ans. Comment obtenir l'ensemble de la population? Merci pour votre réponse Bonjour. Il n'est malheureusement pas possible d'utiliser les formats MULTILABEL partout. Seules les procédures MEANS et TABULATE les supportent. Une alternative pour votre problème : dupliquer les observations correspondant aux moins de 35 ans, avec une étape Data.

DATA work.pour_etude ;
    SET *** ;
    IF age < 35 THEN DO ;
       doublon = 1 ;
       OUTPUT ;
    END ;
    doublon = 0 ; /* pour tout le monde */
    OUTPUT ;
 RUN ;

Ensuite il suffit d'habiller la variable DOUBLON avec un format : 0 -> tout le monde 1 -> moins de 35 ans.

Existe -t-il un format SAS numérique qui ajoute un séparateur de milliers ? par exemple : 1350 devient 1 350   Oui, à partir de SAS 9 il y a le format NLNUM. Vous pouvez aussi le créer facilement avec ce petit programme :

PROC FORMAT ;
    PICTURE milliers (ROUND)
       0 - HIGH = "000 000 009"
    ;
 RUN ;

Vous utilisez ensuite le format milliers. quand vous en avez besoin. Pour plus d'informations sur les formats "picture", voir Les pictures expliqués à ma fille.

Bonjour, je crée un classeur EXCEL avec plusieurs onglets en utilisant "tagsets.excelXP". Je souhaiterais que dans chaque onglet, la 1ère ligne contienne un titre qui précise le contenu de l'onglet. Sauriez-vous comment obtenir ce type de résultat. Merci d'avance PS. L'instruction "title" colle le titre en entête de page pour l'impression, mais pas dans les lignes du classeur.   Bonjour. Il existe deux autres options pour répondre à votre besoin :

• pour que les titres des instructions TITLE apparaissent en tête de chaque onglet; ajoutez l'option EMBEDDED_TITLES="YES" aux spécifications d'ODS TAGSETS.EXCELXP
• si vous souhaitez conserver un titre visible à l'impression, vous pouvez l'indiquer avec l'option PRINT_HEADER="ici titre personnalisé", toujours dans l'instruction ODS TAGSETS.EXCELXP.

ODS TAGSETS.EXCELXP FILE="c:\temp\titres.xls"
       OPTIONS(EMBEDDED_TITLES="YES"
          PRINT_HEADER="%NRSTR(&E)Tout le classeur porte sur la table SASHELP.CLASS"
          SHEET_NAME="Détail"
          SHEET_INTERVAL="PROC") ;
 TITLE1 "Liste des enfants" ;
 PROC PRINT DATA=sashelp.class NOOBS ;
 RUN ;
 ODS TAGSETS.EXCELXP OPTIONS(SHEET_NAME="Stats") ;
 TITLE1 "Statistiques" ;
 PROC FREQ DATA=sashelp.class ;
    TABLE sex age ;
 RUN ;
 TITLE ;
 ODS TAGSETS.EXCELXP CLOSE ;

Bonjour, je fais un tableau avec une PROC REPORT dans un fichier RTF. Je voudrais que mes titres de colonnes soient écrits verticalement et non horizontalement (il sont très longs). J'ai vu qu'on arrivait à ce résultat dans une sortie HTML en ajoutant style(header)={htmlstyle="mso-rotate:90"} Mais ça ne marche pas sur une sortie RTF. Auriez-vous une idée sur la manière d'obtenir ce résultat ? Merci d'avance. Bonjour. Si vous voulez éviter d'avoir sur une ligne des titres trop longs, vous pouvez incruster des caractères spéciaux dans les labels et utiliser tout simplement l'option SPLIT de la proc REPORT.

ODS RTF FILE="c:\temp\test vertical.doc" ;
 PROC REPORT DATA=sashelp.shoes SPLIT=" " NOWD ;
    COLUMNS _ALL_ ;
 RUN ;
ODS RTF CLOSE ;

Ici l'espace sert d'indication pour revenir à la ligne, mais on peut modifier les labels pour incruster à l'endroit voulu (y compris après chaque lettre !) un caractère de retour à la ligne.

PROC CONTENTS DATA=sashelp.shoes OUT=work.labels (KEEP=name label) NOPRINT ;
RUN ;
DATA _NULL_ ;
    SET work.labels END=fin ;
    LENGTH newLabel $ 200 ;
    newLabel = PRXCHANGE("s/(.)/¤$1/",-1,STRIP(COALESCEC(label,name))) ;
    newLabel = SUBSTR(newLabel,2) ; /* élimine le 1er ¤ ajouté en tête */
    IF _N_=1 THEN CALL EXECUTE ("DATA work.export ; SET sashelp.shoes ; LABEL ") ;
    CALL EXECUTE (name !! "=" !! QUOTE(STRIP(newLabel))) ;
    IF fin THEN CALL EXECUTE ("; RUN ;") ;
RUN ;
ODS RTF FILE="c:\temp\test vertical.doc" ;
 PROC REPORT DATA=work.export SPLIT="¤" NOWD ;
    COLUMNS _ALL_ ;
 RUN ;
ODS RTF CLOSE ;

Bonjour, j'ai réussi à générer un fichier Excel en SAS mais je n'arrive pas à le mettre en forme grâce à des feuilles de style. En effet je souhaiterai que les données de mon tableau Excel apparaissent centrées et non alignées à gauche comme le fait Excel par défaut. Si on génére un fichier HTML, les données arrivent parfaitement à être centrées. Or, sur Excel cela ne marche pas !!! Voici mon code :

proc template; 
   define style styles.noborder; 
     parent=styles.minimal; 
       style Pays / 
       just = center; 
   end;
 run; 
 
 ODS HTML FILE='Edition.xls' STYLE=styles.noborder; 
 title;
 Proc print data=final noobs;
 Run;
 ods HTML close ;

Merci d'avance. Je vous conseillerais d'aller agir directement dans la procédure Print, qui le permet, plutôt que dans la procédure Template, qui accepte mal les cas particuliers de mise en forme par colonne.

ODS HTML FILE='Edition.xls' STYLE=minimal ; 
 TITLE ;
 PROC PRINT DATA=final NOOBS ;
   VAR entite ;
   VAR pays / STYLE = [JUST=CENTER] ;
   VAR ;
 RUN ;
ODS HTML CLOSE ;

Attention cependant, selon les versions, Excel n'applique pas toujours les consignes de centrage. Si vous possédez SAS 9 et Excel 2003, je vous conseille plutôt de passer par la destination ODS TAGSETS.EXCELXP que par ODS HTML.

ODS ODS TAGSETS.EXCELXP FILE='Edition.xls' STYLE=minimal ; 
 title; 
 Proc print data=final noobs;
   VAR entite ;
   VAR pays / STYLE = [JUST=CENTER] ;
   VAR ;
 Run;
 ods ODS TAGSETS.EXCELXP close ;

Bonjour, J’ai de nombreuses sorties sas que je souhaite produire dans des fichiers Excel. De la même manière que l’instruction « ods rtf » permet de générer des sorties lisibles par Word, existe-t-il un moyen de les rendre lisible par Excel ? Merci de votre réponse.   Bonjour. Pour écrire des résultats SAS dans Excel, vous avez deux solutions :

• pour toutes versions de SAS depuis la 8.0, vous pouvez ouvrir une destination ODS HTML sur le même principe qu'ODS RTF, en indiquant dans FILE= un fichier dont l'extension est .XLS. Vous ne créerez pas une feuille Excel au sens strict, mais une page Web qu'Excel sait lire à partir de la version 1997
• pour SAS 9.1 et Excel 2003 minimum, vous pouvez utiliser ODS TAGSETS.EXCELXP qui va créer un (presque) véritable classeur Excel. La documentation sur cette destination et ses options peut s'afficher dans la fenêtre Log en exécutant le programme suivant :

ODS TAGSETS.EXCELXP OPTIONS(DOC="help") FILE = "c:\temp\rien.xls" ;

• pour SAS 9.4 et Excel 2007 minimum, vous pouvez utiliser ODS EXCEL qui va créer un véritable classeur Excel d'extension XLSX.

Bonjour, Pouvez-vous me dire s'il existe une macro ou procédure qui exporte une table en fichier excel (97) directement? Merci d'avance pour votre précieuse réponse. Bonjour. Si vous possédez SAS version 8 ou 9, c'est très simple :

ODS HTML FILE = "chemin et nom de votre fichier.xls" ;
 TITLE ;
 FOOTNOTE ;
 PROC PRINT DATA = votre_table LABEL NOOBS ;
 RUN ;
 ODS HTML CLOSE ;

Vous obtiendrez ainsi une pseudo feuille Excel (en fait, c'est une page Web habillée d'une extension XLS, mais Excel 97 n'y verra que du feu). En revanche, pour pouvoir ajouter d'autres feuilles au classeur par la suite, il est recommandé d'ouvrir Excel, d'ouvrir la feuille créée et de la sauvegarder en forçant son type à "Classeur Excel". Plus proprement, mais uniquement si vous possédez le module ACCESS TO PC FILES, vous pouvez exporter directement dans une vraie feuille Excel ainsi :

PROC EXPORT DATA = votre_table OUTFILE = "chemin et nom de votre fichier.xls"
     REPLACE DBMS = EXCEL97 ;
RUN ;

Pour savoir si vous possédez ledit module, exécutez le programme suivant :

PROC SETINIT NOALIAS ;
RUN ;

et regardez dans la Log. Si une ligne "SAS/ACCESS Interface to PC Files" y apparaît (ou un intitulé approchant, il varie selon les versions), c'est bon. Sinon, il faudra opter pour la première solution.

Je produis avec ODS HTML des pages Web que je désire ensuite pouvoir imprimer. Mais les tableaux produits sont trop larges, et l'ODS HTML ne tient pas compte de l'option LINESIZE (LS) pour dimensionner les tableaux... Que faire ?   Malheureusement, le HTML est un langage sourd aux considérations bassement matérielles d'impression. Je ne connais aucun moyen, depuis SAS, pour le forcer à respecter des largeurs de pages données, puisque dans un navigateur Internet, on a toujours la possibilité d'un ascenseur horizontal si le texte est trop large. Seule solution envisageable : construire des documents Word (ODS RTF), qui sont sensibles à vos options LS et PS (et qui acceptent aussi des contraintes sur les marges définies avec une PROC TEMPLATE), et les convertir ensuite. On peut demander à SAS de piloter Word pour cette opération de conversion, comme dans l'exemple ci-dessous (attention, ne fonctionnera pas avec SAS Enterprise Guide)...

ods rtf body = "c:\temp\essai.doc" ;
 proc print data = grosse.table ;
 run ;
 ods rtf close ;
 options noxwait ;
 x "start winword" ;
 DATA _null_ ;
    BIDON = sleep(10) ; /* attente de l'ouverture de Word */
 RUN ;
 filename word DDE "winword|system" ;
 DATA _null_ ;
    FILE word ;
    PUT '[FileOpen .name="C:\temp\essai.doc"]' ; /* ouverture du document Word */
    PUT '[FileSaveAs .Name="essai.htm" .Format=wdFormatHTML]' ; /* enregistrement au format HTML */
    PUT '[FileExit 1]' ; /* fermeture de Word */
 RUN ;

J'essaye d'ouvrir dans Excel un tableau généré par SAS dans une page Web (ODS HTML). Les cases de mon tableau sont comprises par Excel comme des chaînes de caractères ! Comme corriger ce problème ?   Par ailleurs, concernant l'envoi des tableaux HTML sous Excel, votre problème tient à un paramètre gênant : votre Excel est en Français, avec des virgules comme séparateur décimal. Or SAS, logiciel américain, utilise le point. Donc les points présents dans les cases des tableaux de SAS ne sont pas compris comme des virgules par Excel, d'où le fait qu'il considère les contenus de cases comme du texte ! Pour résoudre le problème, trois solutions :

1. remplacer tous les points du tableau par des virgules sous Excel (avec un Remplacer)
2. changer le séparateur décimal (Menu Démarrer de Windows, Panneau de Configuration, Paramètres Régionaux, onglet Nombres) de la virgule pour le point.
3. si le tableau est généré par une PROC TABULATE, rajouter à l'instruction TABLE qu'il faut employer des formats NUMXx.y, qui fonctionnent comme les formats numériques x.y habituels, mais affichent une virgule comme séparateur décimal ! Pour cela, la commande à insérer est *format=NUMX12.2 par exemple.
4. si le tableau est généré par une PROC PRINT, une PROC TABULATE ou une PROC REPORT, utiliser les instructions de formatage avec l'attribut de style TAGATTR qui permet d'envoyer à Excel des indications de format de cellule (cf. L'export de SAS vers Excel expliqué à ma fille)

Bonjour, J'ai fait une régression dans la laquelle on me demande de distinguer les points par des symboles selon leur type. Il s'agit de mesures faites dans deux endroits différents et qu'on a combiné. Dans la régression de l'ensemble des points, il faut par des symboles, distinguer le provenance des observations sur le graphique de la régression. Merci d'avance   S'il s'agit juste d'une représentation graphique, alors dans la procédure GPLOT, la syntaxe

PLOT varY * varX = varGroupe ;

permet d'obtenir plusieurs séries de points correspondant à différents groupes d'observations.

SYMBOL i = rl v = dot ;
PROC GPLOT DATA = sashelp.class ;
 PLOT weight * height = sex ;
RUN ; QUIT ;

Bonjour, je voudrais afficher dans un label, caractérisant l'axe des ordonnées d'une boxplot, la lettre grecque mu. Je pensais m'y prendre de la façon suivante:

axis1 value=(h=1.5)    label=(h=1.5 "^S={font_face=symbol}m ^S={}")    offset=(1.5,1.5) length=100 pct;

axis2 value=(h=1.5).......

Mais cela ne fonctionne pas, SAS n'interprète pas la police Symbol. Auriez-vous une solution? Merci Les ESCAPECHAR comme vous avez essayé ne fonctionnent que pour les titres gérés par l'ODS. Les axes sont gérés par SAS/GRAPH pour les procédures GPLOT, GCHART ou BOXPLOT. Il vaudrait mieux utiliser la police GREEK fournie par SAS via une option FONT dans la définition du label.

AXIS1 value=(h=1.5)    label=(h=1.5 font=GREEK "m" font=swiss "g")    offset=(1.5,1.5) length=100 pct;

Bonjour, Je voudrais superposer des graphiques à partir de la proc GCHART mais provenant de table différentes (car années différentes) comment puis-je faire ? Merci de votre réponse   Tout d'abord, vous devez combiner en une seule les deux tables : GCHART n'accepte qu'une table en entrée. Si par "superposer", vous entendez "empiler des bâtons", alors il faut procéder de la manière suivante.

DATA work.deux ;
    SET table1 (IN=annee1) table2 (IN=annee2) ;
    IF annee1 THEN annee = 2005 ;
    IF annee2 THEN annee = 2006 ;
RUN ;
PROC GCHART DATA=work.deux ;
    VBAR variable / SUBGROUP=annee ;
RUN ; QUIT ;

Globalement, l'idée lors de la fusion des deux tables est de garder une trace de leur origine (avec des IN). On peut choisir d'empiler (SET) ou de joindre (MERGE) les deux tables ; il est plus simple pour l'empilement (options GROUP, SUBGROUP, BY) d'avoir plusieurs séries d'observations, donc un empilement préalable.

Bonjour, je voulais savoir comment on peut avoir des tableaux et des graphiques sur la même feuille de sortie dans le format PDF. Merci d'avance.   Bonjour. Il suffit d'ajouter à votre instruction ODS PDF ouvrante l'option suivante :

STARTPAGE = NO

Les sorties de vos procédures (graphiques ou tableaux) se trouveront à la suite les unes des autres, sans sauts de pages.

Bonjour, Dans mes boxplots obtenues, avec la procédure BOXPLOT, les variables quantitatives sont représentées en fonction d'une variable qualitative en 3 modalités. Comment faire pour mettre ces modalités dans un ordre précis ? Merci d'avance. Pour l'ordre des catégories, il suffit d'avoir trié la table dans l'ordre voulu. Par exemple :

DATA work.shoes ;
    SET sashelp.shoes (WHERE = (region IN: ("Africa","Canada","Western"))) ;
    SELECT (region) ;
       WHEN ("Canada") ordre = 1 ;
       WHEN ("Africa") ordre = 2 ;
       OTHERWISE   ordre = 3 ;
    END ;
RUN ;
PROC SORT DATA = work.shoes ;
    BY ordre ;
RUN ;
PROC BOXPLOT DATA = work.shoes ;
 PLOT sales * region ;
RUN ;

Est -il possible lors d'une sortie HTML de changer dans le sommaire le nom du lien par défaut qui envoie sur un graphique ? Pour un histogramme le "contents" par défaut est "HBAR chart of nom variable de groupe". Oui, en utilisant l'option DES = "texte" dans les instructions HBAR, VBAR, HBAR3D, VBAR3D et PIE / PIE3D.

PROC GCHART DATA = sashelp.class ;
    VBAR sex / SUMVAR = age TYPE = MEAN DES = "Moyenne d'âge par sexe" ;
RUN ; QUIT ;

Comment mettre plusieurs graphiques par page dans un document provenant d'un ODS RTF?   Ajoutez à votre instruction ODS RTF l'option STARTPAGE = NEVER pour enchaîner vos graphiques.

ODS RTF FILE = "..." STARTPAGE = NEVER ;
 PROC Gxxx ... ;
 ...
 RUN ; QUIT ;
ODS RTF CLOSE ;

Par défaut, SAS ne transcrit pas correctement les caractères accentués dans les titres de mes graphiques (proc GPLOT, GCHART). Que faire ?   Selon la plateforme que vous utilisez, l'option graphique (GOPTION) KEYMAP, qui résoud le problème, aura une valeur différente. Le tableau ci-dessous vous donne les valeurs pour Windows et Unix/Linux...

Plateforme / OS	Instruction
Windows	GOPTION KEYMAP = winansi ;
Unix / Linux	GOPTION KEYMAP = sas8859 ;

Comment puis-je choisir la taille de mon graphique généré par SAS/GRAPH ?   A l'aide de deux options graphiques (GOPTIONS) HSIZE et VSIZE. La première pour la largeur du graphique, la seconde pour sa hauteur. Exemple :

GOPTIONS HSIZE = 10cm VSIZE = 15cm ;
 PROC G... ;
 etc...

On peut aussi spécifier les tailles en pouces ("in" après le nombre) ou en points ("pt").

Je voudrais faire cohabiter sur un même graphique plusieurs courbes. Je rédige ainsi une procédure GPLOT et j'obtiens... autant de graphiques que de courbes ! Que faire ?

PROC GPLOT DATA = ... ;
   PLOT y1*x1 y2*x2 ;
 RUN ; QUIT ;

  L'option OVERLAY permet de superposer les graphiques... Attention, par défaut, pas de légende (d'où l'astuce de désigner LEGEND1 qui n'existe pas, mais il va se débrouiller). Attention aussi aux axes qui seront ceux des premières variables citées (x1 et y1 ici).

PROC GPLOT DATA = ... ;
  PLOT y1*x1 y2*x2 / OVERLAY LEGEND = legend1 ;
RUN ; QUIT ;

Bonjour, j'aurais aimé savoir s'il existe une petite macro pour dessiner le graphique des axes factoriels des données obtenues par la proc CORRESP ? Jusqu'à présent, je ne peux que tout envoyer sous Excel et faire un lourd traitement car on ne peut avoir le nom des modalités sur le graphiques en même temps que les points... Merci d'avance ! Bonjour. Pas de macro publique à l'horizon, si ce n'est celles qu'on peut trouver sur le site de l'INSEE et qui nécessitent SAS/GRAPH. En revanche, avec une proc PLOT (et son esthétique "rustique"), on peut facilement afficher les points et du texte correspondant à côté :

PROC PLOT DATA = tableSAS ;
 PLOT varY * varX = "#" $ variableTexte ;
RUN ; QUIT ;

Le signe # sert de marqueur aux points (il peut être remplacé par ce que l'on veut) et variableTexte contient les noms de modalités, identifiants d'individus, etc. A noter qu'à partir de la version 9.1 de SAS, ODS GRAPHICS produit le 1er plan factoriel d'une AFC avec la procédure CORRESP. En revanche, il nécessitera SAS/GRAPH en version 9.2 (et redevient dans SAS/Base à partir de SA 9.3 !!!).

Un répertoire sur lequel pointe une librairie SAS ne peut contenir que des tables SAS d'un format identique (sas 6 - ssd01 ou sas 8 sasbd7). Existe-t-il un moyen de convertir une table SAS8 en SAS6 autre que de la recréer à partir de la version 6 du logiciel ?   Concernant la première affirmation sur les librairies, ce n'est pas tout à fait exact. Avec une astuce, il est possible de définir une librairie qui montre à la fois les tables v6 et v8 d'un répertoire.

LIBNAME lib6 V6 "répertoire" ;
LIBNAME lib8 V8 "répertoire" ;
LIBNAME tout (lib6 lib8) ;

Pour la conversion, sinon, après la définition de lib6 et lib8 comme ci-dessus, il est possible de transformer les tables d'une version à l'autre par une simple PROC COPY. Attention ! Il est certainement préférable de transformer une table v6 en table v8 que l'inverse (parfois impossible si un nom de variable dépasse 8 caractères, ou un label 32 signes, etc...).

Bonjour, A partir d'une variable texte, j'ai besoin d'extraire les premières lettres de chaque mot de la chaine de caractères. Exemples : à partir de variable1 Il fait beau Toto fait ses devoirs je souhaite obtenir variable2 IFB TFSD Existe-t-il une fonction SAS permettant de faire cette sélection ? Si non, avez-vous une idée du codage et des fonctions à utiliser pour obtenir le résultat attendu ? Merci d'avance.   Bonjour. Il n'y a pas de fonction automatique dans SAS, à ma connaissance. On peut cependant parcourir les mots d'une chaîne de caractères avec la fonction SCAN : SCAN(chaine, n°mot). Avec une boucle, on balaie la chaîne jusqu'au dernier mot. A chacun, on récupère la 1e lettre avec un SUBSTR. On concatène ces 1ères lettres avec !! en éliminant les espaces (COMPRESS). Voici un exemple de code :

DATA work.test ;
    INPUT variable1 & :$30. ;
DATALINES ;
Il fait beau
Toto fait ses devoirs
;
RUN ;
DATA work.test ;
    SET work.test ;
    LENGTH debutsMots $ 10 ;
    numMot = 1 ;
    debutsMots = "" ;
    DO WHILE (SCAN(variable1,numMot) NE "") ;
       debutsMots=COMPRESS(debutsMots!!SUBSTR(SCAN(variable1,numMot),1,1)) ;
       numMot = numMot + 1 ; /* mot suivant */
    END ;
RUN ;

J'ai découvert une "proc delete" dans quelques programmes. N'ayant jamais vu cette procédure auparavant, je me suis empressé de regarder dans ma doc. Procédure inconnue. Aucune référence. J'ai été voir chez SAS/France, (cf. http://support.sas.com/documentation/cdl/en/allprodsproc/61917/HTML/default/a003135046.htm) : même résultat. Et pourtant elle marche, je l'ai testée moi aussi. Elle semble ne pas faire grand chose de plus que supprimer des tables ; mais j'aimerais en savoir plus.   Bonjour. Cette procédure est en fait dérivée de la proc DATASETS qui contient une instruction DELETE. On trouve de la même façon la proc CONTENTS (plus connue et plus répandue) qui doublonne avec PROC DATASETS ... CONTENTS. Les options sont celles répertoriées dans la doc de la proc DATASETS.

Je voudrais supprimer des blancs à droite et à gauche de caractères en veillant à ne pas le faire dans la chaine de caractères afin de les concaténer. Ex : " Dupont " " Jean Paul "   En version 8, il faut utiliser deux fonctions : LEFT et TRIM (la 1e supprime les blancs de gauche, la 2nde ceux de droite). En SAS v9, il y a une fonction STRIP qui fait les 2 d'un coup.

Bonjour. Je souhaite concaténer le nom et prénom d'un individu en supprimant à droite les blancs. Comment faire?   Vous pouvez utiliser la fonction TRIM qui supprime les blancs à droite :

Nom_complet = TRIM(prenom)!!" "!!TRIM(nom) ;

Ou, en SAS v9, utiliser la fonction STRIP (suppression des blancs à gauche et à droite), ou encore les fonctions CATT (concaténation et suppression des blancs à droite) ou CATX (concaténation, élimination des blancs à gauche et à droite, insertion d'un caractère séparateur) :

Nom_complet = CATX(" ", civilite, prenom, nom) ;

Existe-t-il une fonction SAS permettant de donner le code ascii d'un caractère ? Merci pour votre reponse   Bonjour. Il s'agit de la fonction RANK, appliquée à une variable texte. La fonction BYTE fait l'opération inverse (renvoie un texte à partir du code Ascii). Attention, si la fonction RANK est exécutée sur MVS, elle renvoie le code EBCDIC.

Bonjour, j'aimerais savoir comment faire pour comparer des observations au seins d'une même variable. Par exemple, j'ai une variable nom et une variable adresse au sein d'une même table. J'aimerais regarder au seins de ma table s'il existe des observations qui ont les memes valeurs pour les 2 variables. Si c'est le cas, je veux attribuer un numéro identique à ces observations. Merci d'avance pour votre aide.   Vous pouvez, après un tri de votre table, utiliser une étape Data dans laquelle vous ajouterez au SET une instruction BY contenant les variables sur lesquelles vous pensez avoir des répétitions. Cette instruction BY génère des variables temporaires à l'étape Data, appelées FIRST.nomVariable et LAST.nomVariable, nomVariable étant les noms cités dans l'instruction BY. Les variables FIRST sont vraies quand c'est la 1e fois que l'on rencontre cette valeur, et fausses sinon. Les variables LAST sont vraies quand c'est la dernière fois qu'on rencontre cette valeur, et fausses sinon. L'ordre des variables dans BY implique une imbrication des valeurs : par exemple, BY nom adresse ; va générer FIRST.nom qui sera vraie quand on rencontrera ce nom de famille pour la 1e fois, et fausse sinon, et FIRST.adresse qui sera vraie quand on rencontrera cette adresse pour la 1e fois à l'intérieur du bloc de ce nom de famille. On peut ensuite gérer facilement un identifiant (compteur) qui ne sera incrémenté que si l'adresse est nouvelle pour ce nom et ce prénom, par exemple.

PROC SORT DATA = mesDonnees ;
     BY nom prenom adresse ;
RUN ;
DATA mesDonnees ;
     SET mesDonnees ;
     BY nom prenom adresse ;
     RETAIN identifiant 0 ;
     IF FIRST.adresse THEN identifiant = identifiant + 1 ; 
RUN ;

Bonjour Je suis en train de réaliser une appli sas/af et je souhaite savoir s'il est possible d'envoyer un mail à un destinataire dont l'e-mail se trouve dans un carnet d'adresses Outlook. Merci   Voici un petit programme qui peut être lancé depuis une appli AF sans problème, c'est du SAS de base tout bête. On peut utiliser au choix l'adresse complète du destinataire (genre contact@od-datamining.com) ou son alias (Olivier Decourt) mais uniquement s'il n'y a pas d'équivoque possible (pas de doublons sur les alias dans le carnet d'adresses Outlook).

FILENAME test EMAIL TYPE = "TEXT/HTML" SUBJECT = "Ceci est un test" ;
DATA _NULL_ ;
    INFILE CARDS DLM = "/" MISSOVER ;
    FILE test ;
    INPUT nom :$30. ;
    nom = UPCASE(nom) ;
    PUT "!EM_TO! " nom ;
DETALINES;
contact@od-datamining.com
olivier decourt
;
RUN ;

Comment se fait-il que lors d'une "proc logistic" à l'autre, le nombre d'observations changent. En effet, j'ai effectué celle-ci sur une base de 55 variables puis sur une de 32 variables. Dans cette procédure je ne change pourtant pas les variables qui doivent entrer dans le modèle et je me retrouve avec dans la première situation le nombre complet de mes observations et dans l'autre un nombre moins important avec 430 données enlevées dues aux valeurs manquantes me dit-il. Comment cela se fait ? Je précise que les deux bases sont identiques pour les variables intéressantes ici. Merci beaucoup.   SAS élimine toute observation où au moins une des variables énoncée dans l'instruction MODEL a une valeur manquante. Cela explique le nombre d'observations à géométrie variable et le message sur les "missing values".

Comment utiliser le modèle obtenu à l'aide d'une proc LOGISTIC dans le cadre d'une prévision ?   Le plus simple est d'ajouter aux données servant à construire le modèle celles que l'on souhaite prévoir ; pour ces dernières, on laisse la variable à prédire à valeur manquante. On met la table en entrée de la proc LOGISTIC, et toutes les observations ayant une valeur manquante ne sont pas utilisées pour le calcul des coefficients (donc on retrouve le modèle). En revanche, dans la table issue de l'instruction

OUTPUT OUT = table PRED = variableP ;

on a dans variableP les valeurs prédites pour les données inconnues (ce qu'on appelle un score). Ces valeurs s'échelonnent de 0 à 1, on les lit comme des probabilités d'occurrence d'un évènement. A partir de SAS 9.3, on peut aussi utiliser l'instruction SCORE.

Je cherche à savoir qu'elle est la limite en terme d'enregistrements que peut contenir une table SAS sous la V9.   Il n'y a, a priori, dans SAS (version 9 comme précédentes) aucune limite de taille pour les tables créées. Les seules limites tiennent à l'espace disponible sur la machine qui hébergera la table. Et évidemment, à l'emploi de cette table, si elle est très grosse, les capacités (mémoire vive) de la machine qui effectuera des traitements complexes (tris, procédures statistiques) sur ces données : le risque est plus élevé d'avoir des messages "out of memory".

Bonjour, Je génère des tableaux via l'objet ODSOUT, afin de personnaliser mes sorties ODS. Malheureusement les tableaux générés par cet objet, ne sont pas visibles dans l'Output. Peut-on faire apparaître les tableaux ainsi créés dans l'Output? Merci   Malheureusement non. Il est obligatoire de fermer ODS LISTING pour que l’objet ODSOUT fonctionne sans erreur jusqu'à SAS 9.4. Même à partir de cette version, les sorties de l'objet ODSOUT ne seront pas visibles dans la fenêtre Output, même s'il n'y a plus de message d'erreur.

Bonjour, Je souhaite faire une sortie ods d'une proc freq. J'ai donc fait la manip "ods trace on ..." pour avoir le nom de la sortie (crosstabfreqs) mais à l'éxecution du freq, le message suivant apparait dans la log : "ERREUR: La valeur Fréquence n'est pas un nom SAS valide." Comment faire ? merci   Il s'agit d'un bug de la version 9.1 en français, qui a été corrigé par un hotfix d'ailleurs. Sans rien changer à votre installation de SAS, voilà comment faire et d'où vient le problème. Le "pourquoi" : l'ODS Output capture dans une table une image fidèle des résultats affichés dans la fenêtre Output, et prend pour noms de variables les noms des différentes colonnes. Dans la version française, la 1e colonne calculée des sorties de la proc Freq se nomme "Fréquence" avec un accent, et SAS essaye (sans succès) de créer une variable du même nom. Les caractères accentués sont effectivement interdits par défaut dans les noms de variables. Le "comment s'en sortir" :

1. faire précéder le programme de l'option système VALIDVARNAME=ANY qui va autoriser les caractères accentués dans les noms.
2. Faire un RENAME dès que possible pour se débarrasser de l'accent et pouvoir repositionner VALIDVARNAME à sa valeur initiale, V7.

OPTION VALIDVARNAME=ANY ;
 ODS OUTPUT crossTabFreqs = work.maSortie (RENAME = ("Fréquence"n = Frequence)) ; 
PROC FREQ DATA = ... ;
    TABLE ... ;
 RUN ;
 OPTION VALIDVARNAME=V7 ;

J'ai un nombre de tables (de 1 à 40 ou 50, il faut que soit un paramètre) et avec un SET j'en crée une seule. Comment écrire ça sans répéter 40 ou 100 fois le noms des tables dans le SET.

data ww.CMb;
  set 
     ww.CM1b
     ww.CM2b
     ...
     ww.CM40b;
run;

Merci Bonjour, et merci de votre question. Vous pouvez utiliser un programme comme celui-ci :

%MACRO empilement (nbTables) ;
   DATA ww.CMb ;
      SET
        %DO i=1 %TO &nbTables ;
          ww.CM&i.b
        %END ;
      ;
    RUN ;
 %MEND empilement ;

%empilement (40)

A partir de SAS 9.2, plus besoin de macros ! Vous pouvez écrire directement

SET ww.CM1-ww.CM40 ;

dans votre étape Data. Par contre, comme dans votre cas le nom des tables ne se termine pas par un nombre, il faudra rester à la solution macro.

La procédure suivante

proc transpose data=infic
             prefix=cnt
                out=outfic;
   var nocnt;
   by client; 
run ;

va générer cnt1 à cntn. Comment récupérer le nombre de variables générées (n) dans une étape data ? Merci.   Pour mettre ce nombre dans une macro-variable, voici un premier programme :

DATA _NULL_ ;
    SET outfic ;
    ARRAY transpose cnt: ;
    CALL SYMPUT ("nbNllesVar", DIM(transpose)) ;
    STOP ;
 RUN ;

Vous récupérez le nombre de variables créées par la procédure TRANSPOSE dans la macro-variable &nbNllesVar. Pour disposer de ce nombre sous forme de variable dans l'étape Data, il suffit de modifier légèrement ce programme :

DATA ... ;
    SET outfic ;
    ARRAY transpose cnt: ;
    nbVar = DIM(transpose) ;
 /* il est également possible d'opérer des traitements avec une boucle sur l'Array : 
    DO i = 1 TO DIM(transpose) ;
       traitement sur transpose(i)
    END ;
 */
RUN ;

Je voudrais utiliser dans un LIKE "%...%" la valeur d'une macro-variable à la place des ... Le programme suivant ne fonctionne pas :

%LET recherche = ar ;
PROC PRINT DATA = sashelp.class ;
    WHERE soc LIKE "%&recherche%" ;
RUN ;

Comment résoudre ce problème ?   Il faut masquer au macro-compilateur les deux %. Pour cela, on utilisera la macro-fonction %NRQUOTE, qui masque des caractères pendant la phase de résolution (transformation du programme par le macro-compilateur)... Le macro-compilateur n'est donc intéressé que par l'expression &recherche, qui ne pose pas de problème. Il est ensuite transmis le programme correct au compilateur SAS, qui aura le droit de voir les %.

%LET recherche = ar ;
 PROC PRINT DATA = sashelp.class ;
    WHERE soc LIKE "%NRQUOTE(%)&recherche%NRQUOTE(%)" ;
 RUN ;

Bonjour, J'ai besoin de lire une table SAS *.ssd01 (donc a priori créée en V6 Unix !) dans SAS v9 windows ... est-ce possible ? je me perds dans l'aide en ligne ! Merci d'avance !   Si vous avez une licence SAS 8 ou 9 pour l'Unix sur lequel la table a été créée, normalement vous n'avez qu'à...

LIBNAME fichier6 V6 '/user/chemin/rep' ;
LIBNAME fichier8 '/user/chemin/rep' ;
PROC COPY IN = fichier6 OUT = fichier8 ;
RUN ;

Autre possibilité, vous pouvez télécharger gratuitement depuis Internet le SAS Viewer (il est aussi sur les CD d'installation, demandez aux informaticiens) qui devrait permettre d'ouvrir la table Unix et de l'enregistrer sous... soit directement le format SAS7BDAT Windows v8 - v9, soit au pire en fichier plat .CSV et vous devrez refaire un import puis remettre les labels.

Je souhaite générer des tables automatiquement avec un programme sas, mais impossible d'utiliser les fonctions cards et datalines ! Quelle est l'origine du problème et existe-t-il une astuce pour y remédier ? Merci d'avance. exemple de script :

 %macro essai;
 data table;
 input variable;
 cards;
 1
 2
 3
 ;
 run;
 %mend essai;
 %essai;
 
 ERROR: The macro ESSAI generated CARDS (data lines) for the DATA step, which could cause incorrect results. The DATA step and the macro will stop executing.
 NOTE: The data set WORK.TABLE has 0 observations and 1 variables.

  Bonjour. Effectivement, l'emploi de CARDS, CARDS4 et DATALINES est interdit dans un macro-programme. La raison est sans doute la difficulté prévisible de bien repérer les données proposées. Une alternative sera de mettre les données dans un fichier texte et de le lire avec INFILE ... INPUT.

Bonjour, J'essaie de récupérer des données d'un fichier texte dans des macro variables sans créer une table sas en dur en utilisant data _null_. En lançant la code sas ci-après, je n'ai pas de message d'erreur mais je ne sais pas comment récupérer les données dans 2 macro variables sans faire un call symput qui est plutot basé sur une table sas en dur. Exemple: Soit le fichier Essai.txt ayant la structure suivante: a, b Toto, lulu Code sas:

data _null_;
 infile "c:\essai.txt" firstobs=2 dlm =',';
 input a$ b$;
run;

Bonjour. CALL SYMPUT ne s'applique pas forcément à des tables SAS en dur ; tout ce qui peut être chargé dans le vecteur de travai (PDV) peut être utilisé dans un CALL SYMPUT pour alimenter des macro-variables.

data _null_;
   infile "c:\essai.txt" firstobs=2 dlm =',';
   input a$ b$;
   call symput ("mva",a) ;
   call symput ("mvb",b) ;
run;

Ce programme doit fonctionner correctement et vous créer les MV nécessaires.

Bonjour, Je souhaiterai exploiter des données de BO sous SAS. Pour cela, je sauve mon .rep en .txt. Le séparateur est une tabulation. Est-il possible d'utiliser l'option "delimiter" avec ce type de séparateur ? Si oui, comment ?! Merci d'avance !   Dans l'instruction INFILE de l'étape Data, il faut préciser DELIMITER = "09"x qui représente une tabulation. Dans l'assistant d'import par fenêtres, il faut choisir DELIMITED FILE (*.*) comme type de fichier, puis dans l'écran suivant, après avoir indiqué l'emplacement du fichier, cliquer sur le bouton OPTION puis choisir TAB. Enfin, la PROC IMPORT permet également cet import avec l'option DBMS=TAB.

Bonjour. J'importe dans SAS un fichier de données SPSS (via le format de transport .POR et la PROC CONVERT) mais les dates sous SAS ne sont pas affichables (il s'agit de nombres énormes). Que faire ?   En fait, les dates stockées dans SPSS sont exprimées en nombre de secondes depuis le 15 octobre 1582 (!). Il est donc nécessaire d'opérer dans SAS une conversion, avec une étape Data :

dateSAS = DATEPART(dateSPSS + "15oct1582:00:00:00"dt) - 1 ;
FORMAT dateSAS DDMMYY10. ;

Comment puis-je récupérer dans SAS les données d'une base Oracle ?   Avant tout, il faut s'assurer que l'on possède le module ACCESS TO ORACLE. Sinon, il faudra exporter les données Oracle dans un format tiers (fichier plat, feuille Excel, ...) puis les importer sous SAS. Si ACCESS TO ORACLE est sous licence, deux solutions :

LIBNAME maBase ORACLE USER="..." PASSWORD="..." PATH="..." ;

ou bien

PROC SQL ;
   CONNECT TO ORACLE (USER="..." PASSWORD="..." PATH="...") ;
   SELECT * FROM CONNECTION TO ORACLE (requête Oracle) ; 
   DISCONNECT FROM ORACLE ;
QUIT ;

Dans le premier cas, on accède aux données Oracle comme si c'était des tables SAS ; dans le second, on peut ajouter un CREATE TABLE dans la proc SQL pour récupérer en table SAS les données extraites par la requête.

Bonjour, J'utilise de très grosses tables (plusieurs millions de lignes; entre 10 et 50 variables) que j'ai créées à partir de fichiers texte. Pour les variables caractères, c'est le nombre que j'ai précisé après $ qui a été pris en compte. Pour les champs numériques c'est Best12, quelle que soit la longueur que j'avais spécifiée. J'ai crée des index sur mes tables. Les temps d'accès sont relativement longs je trouve. Je pensais compresser mes tables. Comment m'assurer que mes tables sont optimisées ? La compression est-elle incompatible avec les indexes ? Merci Bonjour. La compression n'est pas incompatible avec les index. Vous pouvez indexer une table compressée et vice-versa. Cependant, deux remarques suite à votre propos :

• attention à ne pas confondre LENGTH et FORMAT ; le premier est le nombre d'octets sur lequel une valeur est stockée et le second une indication de la manière dont les valeurs sont affichées. Dans le cas d'une variable caractère, les deux sont souvent semblables : une variable stockée sur 3 octets s'affiche sur 3 caractères (LENGTH=$ 3 et FORMAT=$3.). Pour les variables numériques, on a un LENGTH de 8 (par défaut) et un affichage assez libre : BEST12. signifie juste que SAS utilisera au plus 12 caractères pour afficher la valeur. Le LENGTH de 8 est approprié si la variable contient des décimales. Sinon, selon son ordre de grandeur, on peut gagner de la place avec un LENGTH plus court, entre 3 et 7.
• la compression n'est pas un moyen de gagner du TEMPS mais de la PLACE. Je n'ai pas l'impression que ce soit votre but ; en effet, une table compressée (zippée en interne par SAS) nécessite plus de temps à s'ouvrir (il faut la décompresser) et à s'écrire (il faut la recompresser). Ce n'est donc pas forcément la solution espérée.

 

Bonjour, Je fais un format à partir d'une table sas, jusque-là pas de problème. Mon souci est lorsque j'applique ce format, pour les valeurs qu'il ne trouve pas il n'applique aucun format. Je voudrais ajouter dans mon format une ligne pour les "other" valeurs. Voilà mon pgm :

data format.fmtDRCourt; 
 set tdbprod.BaseCourtiers (keep=gc DR rename=(gc=start dr=label)); 
 by start; 
 type="N"; /* N Numérique */ 
 fmtname="DRCOURT"; 
run; 
proc format lib=format cntlin = format.fmtDRCourt /*fmtlib*/; 
run;

 

Je vous propose la variante suivante. 

DATA format.fmtDRCourt ; 
   SET tdbprod.BaseCourtiers (KEEP = gc dr RENAME=(gc=start)) ; 
   BY start ;
   LENGTH label $32 ;
   type="N" ; /* N Numérique */ 
   fmtname="DRCOURT" ; 
   IF _N_=1 THEN DO ;
     hlo = "O" ; /* ligne OTHER */
     label = "Autres" ;
     OUTPUT ;
   END ;
   hlo = " " ;
   label = dr ; /* ou PUT(dr, format.) si DR est une variable numérique */
   OUTPUT ;
 RUN ; 
 PROC FORMAT LIB=format CNTLIN = format.fmtDRCourt FMTLIB ; 
 RUN ;

La variable HLO (High, Low, Other) permet de repérer les lignes "spéciales" dans le descriptif d'un format : celles qui utilisent un de ces trois mots-clés. La variable HLO vaut alors "L", "H" ou "O" selon les cas.

Bonjour, j'ai une variable date dans un fichier, et je souhaite faire la répartition en fonction de tranche gérées par un format que je crée... et je n'arrive pas à créer ce format (sans passer par le calcul du nombre de jours correspondants à ma date..) j'ai essayé ça :

proc format;
 value anccrea
    low- mdy(12,31,2002) = "1- avant 01/2003"
    mdy(12,31,2002)-mdy(12,31,2004)= "2- entre 2003 et 2004 "
    mdy(12,31,2004)-high= "3- depuis 2005 "
    other ="???";
run;
 

et ça

proc format;
 value anccrea
    low- '31/12/2002'd = "1- avant 01/2003"
 ... 

Merci.   La 2e solution n'était pas bien loin du compte. Simplement, la forme de la date entre guillemets doit être JJ puis mois sur 3 lettres en anglais puis année. Comme dans un WHERE.

PROC FORMAT ;
   VALUE anccrea
     LOW- '31dec2002'd = "1- avant 01/2003"
     ...   
  ; 
RUN ;

Bonjour, Je souhaiterais créer un label pour une variable contenant une apostrophe. Mais, SAS prend cette apostrophe comme la fin du label :

proc format;
 value $test
 '10' = 'l'arbre';
 run;

Comment faire comprendre à SAS qu'il ne s'agit pas de la fin du label ? Merci Bonjour. Le plus simple pour résoudre votre problème est tout simplement d'écrire votre libellé entre guillemets doubles. Il n'y aura alors pas de confusion avec les apostrophes. Dans SAS, les guillemets doubles et les apostrophes sont totalement équivalents, à condition qu'ils soient par paires identiques (= quand on ouvre des guillemets doubles, on ferme des guillemets doubles). La seule différence tient à un texte contenant une référence à une macro-variable &nomMV. Entre guillemets simples (apostrophes), la macro-variable ne sera pas résolue ; entre guillemets double, elle le sera.

proc format;
 value $test
 '10' = "l'arbre";
 run;

Bonjour, j'aurais voulu savoir comment manipuler les cellules de la sortie afin d'enlever les cellules (ou lignes) dont je n'ai pas besoin.   Bonjour. Les seuls moyens de masquer des lignes (ou des colonnes) entières de la procédure Tabulate sont :

• de filtrer les données en amont avec un WHERE
• d'utiliser un format pour associer les valeurs des valeurs des variables CLASS à ne pas afficher avec des valeurs manquantes (par défaut, la procédure Tabulate n'affiche pas les valeurs manquantes)

Vous pouvez également vous tourner vers la procédure Report, plus complexe, qui permet de poser des conditions sur les résultats des calculs et de gérer l'affichage en conséquence.

Bonjour, J'ai généré 1 fichier pdf avec des proc tabulate. Comment faire pour remplacer les points par des virgules dans ma sortie? Merci.   Bonjour.

PROC TABULATE DATA = ... FORMAT = NUMX12.2 ;

devrait faire l'affaire.

Bonjour, Je voudrais obtenir mes résultats avec un format français, notamment pour remplacer tous les points par des virgules. Il me semble qu'il faut utiliser la fonction LOCALE= , mais je ne trouve pas la syntaxe exacte, ni où il faut la placer exactement dans un programme.   Bonjour. Pour obtenir des affichages "européens" avec une virgule en guise de séparateur décimal, on peut d'abord utiliser le format NUMXc.d avec, comme d'habitude dans un format, c le nombre total de caractères affichés et d le nombre de décimales. Aucun réglage n'est nécessaire pour utiliser ce format. En version 9, il est possible d'utiliser NLNUMc.d qui, outre le séparateur décimal, propose des espaces tous les 3 chiffres dans la partie entière du nombre (penser à les prévoir dans la valeur de c !). Effectivement, NLNUM s'appuie sur une option système LOCALE qui indique les préférences linguistiques de la session SAS (pas forcément cohérentes avec la langue de l'interface). Pour être certain de sa valeur, il suffit d'exécuter :

 OPTION LOCALE = FRENCH ;

par exemple en début de programme SAS, en dehors de toute procédure et étape Data.

Bonjour, Dans le cadre d'un travail sur le marché du logement, je souhaiterais comparer le comportement des moins de 35 ans au comportement de l'ensemble de la population. Pour cela, j'ai pensé à un format multilabel du type:

   proc format;
       value pop (multilabel) low-35="35 ans et moins"
       low-high/* ?? */="tout le monde";
   run;

mais si j'applique ce format dans une proc freq par exemple:

   proc freq data=****;
       table age;
       format age pop.;
   run;

j'obtiens bien les 35 ans et moins d'une part, mais dans "tout le monde" je n'ai que les plus de 35 ans. Comment obtenir l'ensemble de la population? Merci pour votre réponse Bonjour. Il n'est malheureusement pas possible d'utiliser les formats MULTILABEL partout. Seules les procédures MEANS et TABULATE les supportent. Une alternative pour votre problème : dupliquer les observations correspondant aux moins de 35 ans, avec une étape Data.

DATA work.pour_etude ;
    SET *** ;
    IF age < 35 THEN DO ;
       doublon = 1 ;
       OUTPUT ;
    END ;
    doublon = 0 ; /* pour tout le monde */
    OUTPUT ;
 RUN ;

Ensuite il suffit d'habiller la variable DOUBLON avec un format : 0 -> tout le monde 1 -> moins de 35 ans.

Existe -t-il un format SAS numérique qui ajoute un séparateur de milliers ? par exemple : 1350 devient 1 350   Oui, à partir de SAS 9 il y a le format NLNUM. Vous pouvez aussi le créer facilement avec ce petit programme :

PROC FORMAT ;
    PICTURE milliers (ROUND)
       0 - HIGH = "000 000 009"
    ;
 RUN ;

Vous utilisez ensuite le format milliers. quand vous en avez besoin. Pour plus d'informations sur les formats "picture", voir Les pictures expliqués à ma fille.

Bonjour, je crée un classeur EXCEL avec plusieurs onglets en utilisant "tagsets.excelXP". Je souhaiterais que dans chaque onglet, la 1ère ligne contienne un titre qui précise le contenu de l'onglet. Sauriez-vous comment obtenir ce type de résultat. Merci d'avance PS. L'instruction "title" colle le titre en entête de page pour l'impression, mais pas dans les lignes du classeur.   Bonjour. Il existe deux autres options pour répondre à votre besoin :

• pour que les titres des instructions TITLE apparaissent en tête de chaque onglet; ajoutez l'option EMBEDDED_TITLES="YES" aux spécifications d'ODS TAGSETS.EXCELXP
• si vous souhaitez conserver un titre visible à l'impression, vous pouvez l'indiquer avec l'option PRINT_HEADER="ici titre personnalisé", toujours dans l'instruction ODS TAGSETS.EXCELXP.

ODS TAGSETS.EXCELXP FILE="c:\temp\titres.xls"
       OPTIONS(EMBEDDED_TITLES="YES"
          PRINT_HEADER="%NRSTR(&E)Tout le classeur porte sur la table SASHELP.CLASS"
          SHEET_NAME="Détail"
          SHEET_INTERVAL="PROC") ;
 TITLE1 "Liste des enfants" ;
 PROC PRINT DATA=sashelp.class NOOBS ;
 RUN ;
 ODS TAGSETS.EXCELXP OPTIONS(SHEET_NAME="Stats") ;
 TITLE1 "Statistiques" ;
 PROC FREQ DATA=sashelp.class ;
    TABLE sex age ;
 RUN ;
 TITLE ;
 ODS TAGSETS.EXCELXP CLOSE ;

Bonjour, je fais un tableau avec une PROC REPORT dans un fichier RTF. Je voudrais que mes titres de colonnes soient écrits verticalement et non horizontalement (il sont très longs). J'ai vu qu'on arrivait à ce résultat dans une sortie HTML en ajoutant style(header)={htmlstyle="mso-rotate:90"} Mais ça ne marche pas sur une sortie RTF. Auriez-vous une idée sur la manière d'obtenir ce résultat ? Merci d'avance. Bonjour. Si vous voulez éviter d'avoir sur une ligne des titres trop longs, vous pouvez incruster des caractères spéciaux dans les labels et utiliser tout simplement l'option SPLIT de la proc REPORT.

ODS RTF FILE="c:\temp\test vertical.doc" ;
 PROC REPORT DATA=sashelp.shoes SPLIT=" " NOWD ;
    COLUMNS _ALL_ ;
 RUN ;
ODS RTF CLOSE ;

Ici l'espace sert d'indication pour revenir à la ligne, mais on peut modifier les labels pour incruster à l'endroit voulu (y compris après chaque lettre !) un caractère de retour à la ligne.

PROC CONTENTS DATA=sashelp.shoes OUT=work.labels (KEEP=name label) NOPRINT ;
RUN ;
DATA _NULL_ ;
    SET work.labels END=fin ;
    LENGTH newLabel $ 200 ;
    newLabel = PRXCHANGE("s/(.)/¤$1/",-1,STRIP(COALESCEC(label,name))) ;
    newLabel = SUBSTR(newLabel,2) ; /* élimine le 1er ¤ ajouté en tête */
    IF _N_=1 THEN CALL EXECUTE ("DATA work.export ; SET sashelp.shoes ; LABEL ") ;
    CALL EXECUTE (name !! "=" !! QUOTE(STRIP(newLabel))) ;
    IF fin THEN CALL EXECUTE ("; RUN ;") ;
RUN ;
ODS RTF FILE="c:\temp\test vertical.doc" ;
 PROC REPORT DATA=work.export SPLIT="¤" NOWD ;
    COLUMNS _ALL_ ;
 RUN ;
ODS RTF CLOSE ;

Bonjour , je souhaite avoir pour première observation dans ma table le nom des variables de cette même table. Existe-t'il une solution ? Merci beaucoup.   Bonjour. Il n'est pas forcément simple de répondre à votre question, car on va se heurter à un problème de type des variables : si elles sont toutes caractère, pas de souci, il suffit de récupérer les noms via une proc Contents dans une table SAS avec l'option OUT=, puis de transposer (proc Transpose) cette table pour n'avoir qu'une observation, et enfin d'empiler cette observation avec les données d'origine (étape Data avec une instruction SET). Si au moins une des variables est numérique, on ne peut pas ajouter telle quelle une observation qui contiendrait un texte dans cette variable. On devrait donc convertir au préalable toutes les variables numériques en caractère. Maintenant, si votre question n'est qu'une étape pour produire un fichier (texte ou Excel) avec une première ligne contenant les noms des variables, vous pouvez beaucoup plus simplement recourir à la procédure Export de SAS :

/* pour un classeur Excel : */
 PROC EXPORT DATA = votreTable
 OUTFILE = "chemin et nom du fichier créé" 
 DMBS = EXCEL ;
 RUN ;
 
 /* pour un fichier texte à séparateur tabulation */ 
 PROC EXPORT DATA = votreTable OUTFILE = "chemin et nom du fichier créé" 
 DMBS = DLM ;
 DELIMITER = "09"x ;
 RUN ;

Bonjour, j'ai réussi à générer un fichier Excel en SAS mais je n'arrive pas à le mettre en forme grâce à des feuilles de style. En effet je souhaiterai que les données de mon tableau Excel apparaissent centrées et non alignées à gauche comme le fait Excel par défaut. Si on génére un fichier HTML, les données arrivent parfaitement à être centrées. Or, sur Excel cela ne marche pas !!! Voici mon code :

proc template; 
   define style styles.noborder; 
     parent=styles.minimal; 
       style Pays / 
       just = center; 
   end;
 run; 
 
 ODS HTML FILE='Edition.xls' STYLE=styles.noborder; 
 title;
 Proc print data=final noobs;
 Run;
 ods HTML close ;

Merci d'avance. Je vous conseillerais d'aller agir directement dans la procédure Print, qui le permet, plutôt que dans la procédure Template, qui accepte mal les cas particuliers de mise en forme par colonne.

ODS HTML FILE='Edition.xls' STYLE=minimal ; 
 TITLE ;
 PROC PRINT DATA=final NOOBS ;
   VAR entite ;
   VAR pays / STYLE = [JUST=CENTER] ;
   VAR ;
 RUN ;
ODS HTML CLOSE ;

Attention cependant, selon les versions, Excel n'applique pas toujours les consignes de centrage. Si vous possédez SAS 9 et Excel 2003, je vous conseille plutôt de passer par la destination ODS TAGSETS.EXCELXP que par ODS HTML.

ODS ODS TAGSETS.EXCELXP FILE='Edition.xls' STYLE=minimal ; 
 title; 
 Proc print data=final noobs;
   VAR entite ;
   VAR pays / STYLE = [JUST=CENTER] ;
   VAR ;
 Run;
 ods ODS TAGSETS.EXCELXP close ;

Bonjour, Je voudrais savoir s'il est possible d'exporter 2 tables sas toto1 et toto2 vers un même fichier Excel toto où toto1 serait le 1er onglet et toto2 le 2ème ??? Merci.   En SAS v9, pas de problème : il y a une instruction SHEET= dans la proc EXPORT pour indiquer dans quelle feuille du classeur Excel on veut écrire. Il suffit d'avoir une licence SAS ACCESS TO PC FILES et une session SAS PC. En SAS v8, c'est un peu plus compliqué :

• soit la création de classeurs au format XML si tu as Excel 2003 ou plus récent pour les relire (il y a des macros en ce sens sur Internet, par exemple sur le site de Richard deVenezia) ;
• soit avec SAS PC et un lien DDE (écriture "en live" vers une feuille Excel déjà ouverte)

Bonjour, J’ai de nombreuses sorties sas que je souhaite produire dans des fichiers Excel. De la même manière que l’instruction « ods rtf » permet de générer des sorties lisibles par Word, existe-t-il un moyen de les rendre lisible par Excel ? Merci de votre réponse.   Bonjour. Pour écrire des résultats SAS dans Excel, vous avez deux solutions :

• pour toutes versions de SAS depuis la 8.0, vous pouvez ouvrir une destination ODS HTML sur le même principe qu'ODS RTF, en indiquant dans FILE= un fichier dont l'extension est .XLS. Vous ne créerez pas une feuille Excel au sens strict, mais une page Web qu'Excel sait lire à partir de la version 1997
• pour SAS 9.1 et Excel 2003 minimum, vous pouvez utiliser ODS TAGSETS.EXCELXP qui va créer un (presque) véritable classeur Excel. La documentation sur cette destination et ses options peut s'afficher dans la fenêtre Log en exécutant le programme suivant :

ODS TAGSETS.EXCELXP OPTIONS(DOC="help") FILE = "c:\temp\rien.xls" ;

• pour SAS 9.4 et Excel 2007 minimum, vous pouvez utiliser ODS EXCEL qui va créer un véritable classeur Excel d'extension XLSX.

Je cherche à exporter 78 variables d’une table SAS vers un fichier Excel à l’aide d’une liaison DDE. Les observations sont des nombres décimaux possédant 11 caractères dont 10 décimales (par exemple 0.6612903226). Le programme SAS (ci-dessous) lui indique bien d’exporter 78 variables sur un espace de 78 cellules.

filename sortie DDE "excel|Feuil1!l1c2:l1c79" notab;
DATA _null_;
SET pgm;
FILE sortie;
PUT COL1 '09'x COL2 '09'x COL3 '09'x COL4 '09'x COL5 '09'x COL6 '09'x COL7 '09'x COL8 '09'x COL9 '09'x COL10 '09'x COL11 '09'x COL12 '09'x COL13 '09'x COL14 '09'x COL15 '09'x COL16 '09'x COL17 '09'x COL18 '09'x COL19 '09'x COL20 '09'x COL21 '09'x COL22 '09'x COL23 '09'x COL24 '09'x COL25 '09'x COL26 '09'x COL27 '09'x COL28 '09'x COL29 '09'x COL30 '09'x COL31 '09'x COL32 '09'x COL33 '09'x COL34 '09'x COL35 '09'x COL36 '09'x COL37 '09'x COL38 '09'x COL39 '09'x COL40 '09'x COL41 '09'x COL42 '09'x COL43 '09'x COL44 '09'x COL45 '09'x COL46 '09'x COL47 '09'x COL48 '09'x COL49 '09'x COL50 '09'x COL51 '09'x COL52 '09'x COL53 '09'x COL54 '09'x COL55 '09'x COL56 '09'x COL57 '09'x COL58 '09'x COL59 '09'x COL60 '09'x COL61 '09'x COL62 '09'x COL63 '09'x COL64 '09'x COL65 '09'x COL66 '09'x COL67 '09'x COL68 '09'x COL69 '09'x COL70 '09'x COL71 '09'x COL72 '09'x COL73 '09'x COL74 '09'x COL75 '09'x COL76 '09'x COL77 '09'x COL78 '09'x;
RUN;

Or, sur ma feuille Excel, seules les 22 premières variables sont inscrites. Si je diminue le format de mes variables au minimum (format 3.2), j’arrive à obtenir les 64 premières variables. Mais j’ai toujours une perte d’informations… Comment puis-je faire ?   Le problème vient de la largeur du "tuyau" utilisé par SAS pour envoyer les infos à Excel ; par défaut, il ne fait que 256 octets, ce qui ne permet pas de véhiculer les valeurs de vos 78 variables. On peut augmenter cette largeur de tuyau avec l'option LRECL (Logical RECord Length) dans l'instruction FILE.

...
 FILE sortie LRECL = 4000 ;
...

Le reste de votre programme, lui, n'a pas à changer.

Bonjour, Pouvez-vous me dire s'il existe une macro ou procédure qui exporte une table en fichier excel (97) directement? Merci d'avance pour votre précieuse réponse. Bonjour. Si vous possédez SAS version 8 ou 9, c'est très simple :

ODS HTML FILE = "chemin et nom de votre fichier.xls" ;
 TITLE ;
 FOOTNOTE ;
 PROC PRINT DATA = votre_table LABEL NOOBS ;
 RUN ;
 ODS HTML CLOSE ;

Vous obtiendrez ainsi une pseudo feuille Excel (en fait, c'est une page Web habillée d'une extension XLS, mais Excel 97 n'y verra que du feu). En revanche, pour pouvoir ajouter d'autres feuilles au classeur par la suite, il est recommandé d'ouvrir Excel, d'ouvrir la feuille créée et de la sauvegarder en forçant son type à "Classeur Excel". Plus proprement, mais uniquement si vous possédez le module ACCESS TO PC FILES, vous pouvez exporter directement dans une vraie feuille Excel ainsi :

PROC EXPORT DATA = votre_table OUTFILE = "chemin et nom de votre fichier.xls"
     REPLACE DBMS = EXCEL97 ;
RUN ;

Pour savoir si vous possédez ledit module, exécutez le programme suivant :

PROC SETINIT NOALIAS ;
RUN ;

et regardez dans la Log. Si une ligne "SAS/ACCESS Interface to PC Files" y apparaît (ou un intitulé approchant, il varie selon les versions), c'est bon. Sinon, il faudra opter pour la première solution.

Je produis avec ODS HTML des pages Web que je désire ensuite pouvoir imprimer. Mais les tableaux produits sont trop larges, et l'ODS HTML ne tient pas compte de l'option LINESIZE (LS) pour dimensionner les tableaux... Que faire ?   Malheureusement, le HTML est un langage sourd aux considérations bassement matérielles d'impression. Je ne connais aucun moyen, depuis SAS, pour le forcer à respecter des largeurs de pages données, puisque dans un navigateur Internet, on a toujours la possibilité d'un ascenseur horizontal si le texte est trop large. Seule solution envisageable : construire des documents Word (ODS RTF), qui sont sensibles à vos options LS et PS (et qui acceptent aussi des contraintes sur les marges définies avec une PROC TEMPLATE), et les convertir ensuite. On peut demander à SAS de piloter Word pour cette opération de conversion, comme dans l'exemple ci-dessous (attention, ne fonctionnera pas avec SAS Enterprise Guide)...

ods rtf body = "c:\temp\essai.doc" ;
 proc print data = grosse.table ;
 run ;
 ods rtf close ;
 options noxwait ;
 x "start winword" ;
 DATA _null_ ;
    BIDON = sleep(10) ; /* attente de l'ouverture de Word */
 RUN ;
 filename word DDE "winword|system" ;
 DATA _null_ ;
    FILE word ;
    PUT '[FileOpen .name="C:\temp\essai.doc"]' ; /* ouverture du document Word */
    PUT '[FileSaveAs .Name="essai.htm" .Format=wdFormatHTML]' ; /* enregistrement au format HTML */
    PUT '[FileExit 1]' ; /* fermeture de Word */
 RUN ;

J'essaye d'ouvrir dans Excel un tableau généré par SAS dans une page Web (ODS HTML). Les cases de mon tableau sont comprises par Excel comme des chaînes de caractères ! Comme corriger ce problème ?   Par ailleurs, concernant l'envoi des tableaux HTML sous Excel, votre problème tient à un paramètre gênant : votre Excel est en Français, avec des virgules comme séparateur décimal. Or SAS, logiciel américain, utilise le point. Donc les points présents dans les cases des tableaux de SAS ne sont pas compris comme des virgules par Excel, d'où le fait qu'il considère les contenus de cases comme du texte ! Pour résoudre le problème, trois solutions :

1. remplacer tous les points du tableau par des virgules sous Excel (avec un Remplacer)
2. changer le séparateur décimal (Menu Démarrer de Windows, Panneau de Configuration, Paramètres Régionaux, onglet Nombres) de la virgule pour le point.
3. si le tableau est généré par une PROC TABULATE, rajouter à l'instruction TABLE qu'il faut employer des formats NUMXx.y, qui fonctionnent comme les formats numériques x.y habituels, mais affichent une virgule comme séparateur décimal ! Pour cela, la commande à insérer est *format=NUMX12.2 par exemple.
4. si le tableau est généré par une PROC PRINT, une PROC TABULATE ou une PROC REPORT, utiliser les instructions de formatage avec l'attribut de style TAGATTR qui permet d'envoyer à Excel des indications de format de cellule (cf. L'export de SAS vers Excel expliqué à ma fille)

Dans Enterprise Miner, comment sont gérées les variables manquantes ?   Généralement (sauf dans le noeud "Arbre de Décision"), les observations comportant au moins une valeur manquante sont exclues de l'analyse. On peut choisir de les compléter au préalable avec le nœud Replacement, ou avec un nœud SAS Code faisant appel à la PROC MI. Dans le nœud Arbre de Décision, on peut utiliser la valeur manquante comme une valeur à part entière, ou exclure les observations incomplètes comme dans les autres modèles. Pour cela, dans l'onglet BASIC, on coche (ou pas) TREAT MISSING AS AN ACCEPTABLE VALUE.

Bonjour, Sous EM, le modele LOGIT prend-t-il en compte les formats ou doit-on recoder en dur les modalités ?   A priori, si un format est attaché de manière permanente à la variable, SEM le prend en compte dans tout son diagramme. Pour le vérifier, vous pouvez aller dans le nœud INPUT DATA SOURCE, et faire un VIEW DISTRIBUTION de votre variable formatée. Si les catégories affichées correspondent au format, le nœud REGRESSION en tiendra compte. Sinon, vous devez coder en dur (mais un PUT suffira, dans une étape Data).

Bonjour, J'ai effectué une régression logistique sur une table d'apprentissage contenant des variables explicatives continues et discrètes(option class de la proc logistique). Je souhaite savoir comment procéder pour obtenir la matrice de confusion sur l'échantillon test. Cela suppose le calcul au préalable des probabilités estimées sur l'échantillon test étant donné que je des explicatives continues et discrètes. Merci   Bonjour. Il n'existe pas d'option dans la procédure LOGISTIC pour prendre en compte un échantillon test (c'est le cas dans la procédure DISCRIM, ou encore dans DMREG, cette dernière étant rattachée au module Enterprise Miner). L'astuce consiste à créer dans votre table une nouvelle variable (mettons Ybis), qui prend les valeurs de la variable cible sur l'échantillon d'apprentissage, et qui est non renseignée pour l'échantillon test. Toutes les observations (apprentissage et test) seront consignées dans une même table SAS, mais la proc LOGISTIC construira son modèle (pour expliquer Ybis) sur les observations renseignées (= apprentissage) uniquement. En revanche, lors de la récupération des données scorées (instruction OUTPUT OUT), toutes les observations en entrée (apprentissage et test) sont scorées. On peut alors aisément construire les matrices de confusion, courbes ROC, de lift, etc. A partir de SAS 9.3, l'instruction SCORE permet d'appliquer le modèle à un échantillon test et l'option FITSTATS affichera divers indicateurs de qualité sur ces données.

Est-ce normal que pour 100 000 lignes, SEM indique le message d'erreur suivant : out of resources ?

Il ne faut pas trop charger SEM dans une configuration avec un serveur qui n'a pas une grosse capacité. Le mieux, c'est de le faire monter en charge progressivement, pour voir où il casse. Dans l'absolu, je ne peux pas dire "100000 c'est trop" ou "100000 ça devrait passer". D'une fois sur l'autre, je n'ai pas les mêmes résultats sur mon propre PC.

Il faut savoir cependant que SEM demande surtout deux choses : de l'espace disque pour entreposer ses multiples tables temporaires (il faut donc choisir de domicilier son projet dans un endroit où la place libre ne manque pas et où il n'existe pas de quotas) et surtout, pour l'exécution des tâches, de la mémoire vive. Mieux vaut donc une machine (serveur ou PC en "stand-alone", c'est à dire sans faire de client/serveur) avec beaucoup de mémoire vive (ajouter des barettes, fermer les autres applications, etc...) qu'avec un ou plusieurs processeurs très rapides, car la puissance de calcul passe après (il lui faut en tout premier lieu de la place) ; de plus, avant la version 9.0, SAS (et a fortiori SEM) ne sait pas profiter d'un multi-processeur.

Je voudrais faire une régression logistique en utilisant des classes de mes variables quantitatives... Pour cela je peux utiliser le noeud transform variables et calculer des classes selon les quartiles ou quelque chose du genre mais le problème c'est que j'aimerais faire une classe exclusivement = 0 ... car pour les montants par exemple il y en beaucoup qui sont égaux à zéro. Donc je voudrais avoir ma 1ère classe seulement pour des valeurs nulles puis la 2ème par exemple pour des valeurs comprises entre zéro exclus et 12000 F... Comment m'y prendre ?

Pour le problème de découpage en classes : voici une solution à la main, parce qu'on ne peut pas faire mieux sans passer par un macro-programme dans le noeud SAS Code pour le faire automatiquement :

1. calculer les valeurs des quantiles. Les noter sur un bout de papier (c'est VRAIMENT une solution à la main !)
2. dans Transform Variables, créer une nouvelle variable, dont la définition sera : 1+(VAR>0)+(VAR>12000)+(VAR>20000) par exemple. Remplacer VAR par le nom de la variable quali de départ, et 12000 et 20000 par les quantiles de la feuille de papier.

Les tests entre parenthèses renvoient des booléens : 0 pour faux, 1 pour vrai. SEM produit une variable qui vaut : 1 pour les valeurs nulles, 2 pour les valeurs entre 0 exclus et 12000 inclus, 3 pour les valeurs entre 12000 exclus et 20000 inclus, 4 pour les valeurs > 20000.

Bonjour, pouvez -vous me donner les caractéristiques et les différences entre les logiciels Sas Guide et Sas Entreprise Miner? Peut on faire des scores avec Sas Guide?

Merci beaucoup pour votre réponse.

SAS Enterprise Guide est un logiciel qui génère du code SAS à travers une interface presse-bouton. Il est orienté vers la construction de requêtes (extraction de données, jointures) et la statistique plutôt descriptive (graphiques, stats exploratoires). Il possède des interfaces pour la construction de modèles (régression linéaire, logistique, données de survie) mais pour la construction d'un score, les options ne sont pas très nombreuses. On en vient alors à écrire soi-même le code, en utilisant les procédures Logistic et Discrim disponibles dans le module SAS/STAT. Les graphiques et autres informations complémentaires doivent également être obtenues à la main.

En comparaison, SAS Enterprise Miner est non seulement une interface, mais intègre également des fonctionnalités spécifiques pour le Data Mining, en particulier la construction d'arbres de décision (proc Arboretum), de réseaux de neurones (proc Dmneurl), et même une procédure de régression spécifique (proc Dmreg). A part l'analyse discriminante, toutes les techniques sont directement accessibles dans l'interface de Miner. Les graphiques commentant les résultats sont spontanément construits par le logiciel, de même que les mises en concurrence de méthodes (comparaison de courbes de lift par exemple). SAS Enterprise Miner propose en outre une méthodologie de projet Data Mining, et des fonctionnalités d'échantillonnage, de gestion des valeurs manquantes, de traitement des valeurs extrêmes, de segmentation, etc. qui lui sont entièrement spécifiques.

En résumé : SEG est une surcouche au logiciel SAS permettant de générer des programmes, avec une vocation plutôt généraliste. On peut s'en servir pour construire un score, avec les outils (procédures) usuels de SAS/STAT. SEM est un outil entièrement tourné vers la construction de scores et n'a pas la vocation "tous publics" de Guide.

Bonjour, J'essaye d'utiliser la fonction week dans mon programme, pour convertir une date en découpage hebdo. Il semble que cette fonction ne soit pas reconnue. Je suis actuellement en SAS V8, est-ce que cette fonction n'est dispo qu'en V9 ? Je vous remercie pour vos réponses. Bonne journée !

Bonjour. Effectivement la fonction WEEK est nouvelle avec la version 9. A l'utilisation, elle nécessite un 2e argument, "V" ou "W" pour indiquer le mode de calcul des numéros de semaine. Les semaines commencent le lundi et la semaine n°1 commence au 1er lundi de janvier. Les jours précédant le 1er lundi de janvier appartiennent à la semaine 52 si on indique "V", ou la semaine 0 avec "W".

En version 8, vous devez utiliser la fonction INTCK qui calcule le nombre de lundis entre 2 dates (WEEK.2 désigne des semaines commençant le lundi) : semaine=INTCK("WEEK.2", MDY(1,1,YEAR(maDate)), maDate) ; Avec cette formule, les jours précédant le 1er lundi de janvier appartiendront à la semaine 0.

Bonjour, je dispose d'une table avec des dates sous un certain format. je voudrais savoir comment les afficher via une proc freq sans format, c'est-à-dire en les visualisant sous la forme du nombre de jour depuis le 1er JAN 1960. L'objectif étant de récupérer les dates distinctes de ma table dans une liste, et de boucler dessus. Par avance, merci.

Bonjour.

Pour répondre directement à votre question, ajoutez une instruction FORMAT maVariableDate 6. ; à votre procédure FREQ. Sinon, vous pouvez directement créer une table de dates distinctes avec une procédure SORT avec l'option NODUPKEY, sans avoir besoin de la proc FREQ.

Bonjour. J'ai une date de format $10. (style 10/10/2010) que je voudrais transformer en date DDMMYY10. Merci d'avance de votre réponse.

Bonjour.

Il faudra créer une nouvelle variable, de type numérique ; pour cela, en SQL ou dans une étape Data, la formule sera INPUT(variableExistante, DDMMYY10.) et le résultat sera en nombre de jours depuis le 01/01/1960. Restera ensuite à l'habiller du format date de votre choix.

Bonjour,

j'ai une variable date dans un fichier, et je souhaite faire la répartition en fonction de tranche gérées par un format que je crée... et je n'arrive pas à créer ce format (sans passer par le calcul du nombre de jours correspondants à ma date..)

j'ai essayé ça :

 proc format;
 value anccrea
    low- mdy(12,31,2002) = "1- avant 01/2003"
    mdy(12,31,2002)-mdy(12,31,2004)= "2- entre 2003 et 2004 "
    mdy(12,31,2004)-high= "3- depuis 2005 "
    other ="???";
 run;

et ça

proc format; value anccrea    low- '31/12/2002'd = "1- avant 01/2003" ...

Merci.

La 2e solution n'était pas bien loin du compte. Simplement, la forme de la date entre guillemets doit être JJ puis mois sur 3 lettres en anglais puis année. Comme dans un WHERE.

PROC FORMAT ;   VALUE anccrea     LOW- '31dec2002'd = "1- avant 01/2003"      ...   ; RUN ;

Bonjour.

J'aurais souhaité afficher une date sous la forme suivante : Janvier 2005 (en français, mais sans le numéro du jour).

D'avance merci.

Bonjour.

Si vos données sont sous forme de dates SAS, vous pouvez utiliser :

• les formats "français" de dates de SAS, comme FRADFWDX. qui afficherait 01 janvier 2005 ;
• un format de type particulier, appelé PICTURE, créé par la procédure FORMAT. Dans le cas de votre demande, c'est ce qu'il convient d'utiliser :

PROC FORMAT ;
    PICTURE testDate
     LOW - HIGH = '%B %Y' (DATATYPE = DATE)
    ;
 RUN ;

 

Dans cette syntaxe, l'option DATATYPE = DATE permet de spécifier le type de données lues. On peut également avoir deux autres valeurs, TIME et DATETIME.

Les éléments %Y, %B qui composent la valeur affichée sont des mots-clés reconnus de la procédure FORMAT. Les principaux éléments sont :

• %a = jour de la semaine en français sur 3 lettres
• %A = jour de la semaine en français
• %b = mois sur 3 lettres en français
• %B = mois en français
• %d = jour du mois sans zéro initial
• %0d = jour du mois sur deux chiffres
• %j = jour de l'année (de 1 à 366)
• %m = mois (1 à 12) sans zéro initial
• %0m = mois sur deux chiffres
• %0y = année sur deux chiffres
• %Y = année sur quatre chiffres

Enfin, il est recommandé d'employer des apostrophes et non des guillemets autour de la valeur formatée afin d'éviter toute intervention du compilateur macro.

Comment positionner des lignes concernant le même identifiant les unes à la suite des autres ? Par ex:

identifiant	nom	prenom	date naissance
111	durand	paul	01/10/1987
111	durand	guy	26/01/1999
111	durand	pierre	13/09/2001
333	dupont	jack	16/12/2004

Le problème est de positionner la famille durand , identifiant 111, sur la même ligne. Je vous remercie.

 

Bonjour, et merci de votre question.

Ce genre de "pivotage" de données n'est pas simple, et SAS ne fait pas grand-chose pour nous y aider. Il faut utiliser la procédure TRANSPOSE, sur chacune des variables à pivoter (ici, PRENOM et DATE DE NAISSANCE. On obtient plusieurs tables que l'on combinera dans une étape Data, avec plusieurs instructions SET. Le programme suivant résume les manipulations à effectuer...

 

DATA work.test ;
    INPUT id nom $ prenom $ dtnais DDMMYY10. groupe_sanguin $ ;
    CARDS ;
 111 durand paul 01/10/1987 AB
 111 durand guy 26/01/1999 A
 111 durand pierre 13/09/2001 A
 111 durand karl 14/10/2002 O
 111 durand marie 14/10/2002 A
 111 durand ulysse 25/01/2004 B
 111 durand éléonore 25/01/2004 A
 111 durand garance 25/01/2004 B
 111 durand télémaque 25/01/2004 AB
 111 durand vanessa 07/09/2005 A
 111 durand armelle 07/09/2005 O
 333 dupont jack 16/12/2004 AB
 ;
 RUN ;
 PROC SORT DATA = work.test ;
    BY id nom ;
 RUN ;
 PROC TRANSPOSE DATA = work.test
                            OUT = work.res1 (DROP = _NAME_) 
                            PREFIX = prenom ;
    BY id nom ;
    VAR prenom ;
 RUN ;
 PROC TRANSPOSE DATA = work.test
                            OUT = work.res2 (DROP = _NAME_) 
                            PREFIX = dtnais ;
    BY id nom ;
    VAR dtnais ;
    FORMAT dtnais DDMMYY10. ;
 RUN ;
 PROC TRANSPOSE DATA = work.test
                            OUT = work.res3 (DROP = _NAME_) 
                            PREFIX = gpe_sanguin ;
    BY id nom ;
    VAR groupe_sanguin ;
 RUN ;
 DATA work.fus ;
    SET work.res1 ;
    SET work.res2 ;
    SET work.res3 ;
    BY id nom ;
 RUN ;

Je tiens à remercier Bernard Gestin de m'avoir soufflé cette solution plus simple que celle que j'avais proposée initialement.

Bonjour.

Dans une table SAS que j'ai récupérée, j'ai une variable qui contient manifestement une date, qui semble numérique sur une longueur de 8, mais elle a un aspect bizarre. Une valeur, par exemple, est : 14JUN1977:00:00:00. Les fonctions dates habituelles (YEAR, INTNX, etc.) me renvoient des résultats aberrants quand je les applique à cette variable. Que faire ?

D'avance merci.

Vous êtes en présence d'une variable de "type" Datetime (stockée en nombre de secondes depuis le 01/01/1960 à minuit). C'est donc bien du numérique sur 8 octets (8 octets ça permet de stocker des entiers énormes). Mais ce n'est pas une DATE au sens où les fonctions comme YEAR s'y attendent, c'est à dire un nombre de jours depuis le 01/01/1960. Quant à son aspect "bizarre", il s'explique par un format DATETIME. spécialement conçu pour ce type d'information.

La fonction DATEPART permet d'extraire la partie "date" d'un Datetime. Mais il faut bien penser à affecter un format date (DDMMYY10. par exemple) à la variable ainsi créée.

Une étape Data comme celle-ci résoud le problème :

DATA ma_nouvelle_table ;
    SET mon_ancienne_table ;
    variable_date = DATEPART(variable_datetime) ;
    FORMAT variable_date DDMMYY10. ;
 RUN ;

(Il convient bien sûr de changer les noms des tables et des variables pour coller à votre sujet.)

Bonjour, J’ai enregistré l'ensemble des commandes de mon batch dans un fichier txt. Quelles sont ensuite les commandes de lancement? D'avance merci

Bonjour.

Pour lancer un programme SAS en batch, la commande Unix correspond au raccourci qui lance habituellement SAS.

Il faut indiquer le programme à exécuter après l'option -SYSIN, entre guillemets.

Par exemple : "home/pgm/SAS9/sas.exe" -CONFIG "home/pgm/SAS9/SASV9.CFG" -SYSIN "home/users/perso/pgm.txt"

On peut récupérer la Log en indiquant un nom de fichier après l'option -LOG, et on doit indiquer des instructions ODS dans le programme à exécuter pour récupérer aisément les sorties. Si vous utilisez habituellement un autoexec, il est préférable d'indiquer celui-ci au début du programme à exécuter : par exemple :

%INCLUDE "home/users/perso/autoexec.sas" ;
 /* début du programme soumis en batch... */ 
 DATA work.test ;
 SET etc.

Bonjour,

je travaille sur serveur et souhaiterais enregistrer mes tables sur le serveur sous un autre format que le format SAS (pour importation sous BO designer par la suite). Merci d'avance.

Bonjour.

Pour l'export vers Business Objects, le type de fichier le plus simple à transmettre depuis SAS est un fichier texte à séparateur tabulation. On peut le produire, avec une version 8 ou supérieure, à l'aide de la procédure EXPORT, comme le titre de votre question le suggérait :

 PROC EXPORT DATA = sashelp.class
 OUTFILE = "~/test.dat"
 DBMS = TAB ;
 RUN ;

 

Le répertoire ~ est la racine de votre compte utilisateur.

L'autre option est d'utiliser un peu de macro-langage et au final une étape Data pour réaliser cet export. Le macro-langage récupère auprès du dictionnaire des données (créé par la PROC CONTENTS) une liste de noms de variable pour l'en-tête du fichier, et une liste de noms de variables pour l'export proprement dit. Ces créations de macro-variables se font dans une procédure SQL. Enfin, une étape Data d'export "classique" avec instructions SET, FILE et PUT, permet d'écrire dans le fichier voulu.

 

 PROC CONTENTS DATA = sashelp.class
 OUT = work.dico NOPRINT ;
 RUN ;
 PROC SQL NOPRINT ;
 SELECT QUOTE(LEFT(TRIM(name))),
 LEFT(TRIM(name))
 INTO : liste_en_tete SEPARATED BY " '09'x ",
 liste_variables SEPARATED BY " '09'x "
 FROM work.dico
 ORDER BY varnum
 ;
 QUIT ;
 DATA _NULL_ ;
 SET sashelp.class ;
 FILE "c:\test.dat" ;
 IF _N_ = 1 THEN PUT &liste_en_tete ;
 PUT &liste_variables ;
 RUN ;

Le charme de ces deux programmes est qu'ils ne nécessitent jamais l'énumération des noms des variables (pratique quand on possède des dizaines ou des centaines de colonnes dans la table à exporter).

Je souhaite allouer une librairie qui pointerait sur des données situées sur un serveur UNIX qui n'est pas celui sur lequel est installé le SAS que j'utilise.Cependant, si cela est utile, le logiciel SAS est installé sur les 2 serveurs.

Y-a-t-il une (ou plusieurs ??) solutions ?

Merci d'avance,

La présence de SAS sur le second serveur évite la solution assez brutale de devoir transférer (via FTP par exemple, ou un FILENAME FTP au mieux) les données d'un serveur à l'autre.

Deux solutions se profilent à ce problème :

 

1. Faire travailler directement le second serveur, celui où se trouvent les données. Un RSUBMIT ... ENDRSUBMIT permet de lui faire effectuer le maximum de traitement. Pour rappatrier ensuite les données obtenues (si le but est de les exploiter sur le "premier" serveur), une procédure DOWNLOAD fera l'affaire. (Les syntaxes sont précisées en fin de réponse.
2. La deuxième (et certainement pas dernière) solution consiste à déclarer sur le "premier" serveur une bibliothèque RLS, c'est à dire une image, un pointeur, un lien vers une bibliothèque du second serveur. On considère alors les données de cette bibliothèque comme toutes celles qui se trouvent sur le premier serveur. Les temps de réponse de cette solution seront certainement médiocres. Mais sa simplicité est maximale.

 

Syntaxe pour le RSUBMIT : 
 RSUBMIT ;
 PROC xxx ... ;
 ...
 RUN ;
 ENDRSUBMIT ;

Syntaxe pour la proc DOWNLOAD :
 RSUBMIT ;
 PROC DOWNLOAD DATA = tableSASserveur2 OUT = tableSASserveur1 ;
 RUN ;
 ENDRSUBMIT ;

Syntaxe pour le RLS :
 RSUBMIT ;
 LIBNAME toto "chemin" ;
 ENDRSUBMIT ;
 LIBNAME Rtoto SLIBREF = toto SERVER = nomDuServeur ;

La démarche suivante pose problème :

• j'ai créé un échantillon sur ma session Unix...
• je l'ai transféré en tant que fichier à plat sur Windows NT
• je l'ai importé sous SEM...

le problème qui se pose : des variables qui étaient dans ma base de départ de type char deviennent de type num... j'ai voulu les modifier dans un noeud IDS mais ça ne fonctionne pas... Y a t-il un autre moyen?

Il s'agit en fait d'un problème d'importation de SAS lui-même, pas spécifique à SEM. Il prend comme numériques toutes les variables n'ayant que des valeurs chiffrées (même s'il s'agit de codes). Le plus simple est peut-être de faire l'import à la main avec une étape Data et une instruction INPUT.

Je travaille en client/serveur. Je crée en RSUBMIT des formats avec une PROC FORMAT. Je fais une option FMTSEARCH sur la librairie qui contient le catalogue de formats. Pour l'exécution de procédures, tout va bien. Mais quand je veux regarder ma table avec l'Explorer, SAS me dit qu'il ne trouve pas les formats. Que se passe-t-il ?

LE PROBLEME : l'architecture client/serveur ne fait pas transiter les formats. Cela implique entre autres qu'on ne peut pas utiliser sur le client les formats du serveur et vice-versa, et que l'on ne peut pas créer sur le serveur des formats depuis le poste client (même dans un RSUBMIT).

LA SOLUTION : Première étape, créer le(s) format(s) en LOCAL. Donc sur le PC. Pour cela, exécuter EN-DEHORS du bloc RSUBMIT / ENDRSUBMIT la procédure formats avec une syntaxe

 

PROC FORMAT LIB = librairie_locale ;
 etc...
 RUN ;

Deuxième étape, le catalogue FORMATS créé dans la librairie locale doit être "remonté" sur le serveur. Pour cela, SUR LE SERVEUR cette fois (dans un bloc RSUBMIT / ENDRSUBMIT), utiliser la PROC UPLOAD qui est dédiée à la copie de "membres" SAS d'une librairie client dans une librairie distante du serveur. Si, par exemple, vous avez stocké les formats dans WORK.FORMATS, vous les remonterez ainsi vers ServLib.FORMATS :

PROC UPLOAD INCAT = WORK.FORMATS
 OUTCAT = ServLib.FORMATS ;
 RUN ;

Je voudrais savoir dans mon étude si dans le temps il y a un effet de propagation de différents types d'incidents (3 types).

Pour cela j'ai utilisé le noeud "Association" de SEM en mettant la variable temps (date + heure) comme variable séquentielle, la variable type d'incidents comme variable cible et en cochant l'option "sequence". Pouvez-vous m'indiquer ce que fait SAS derrière : est-ce qu'il discrétise la variable temps? Si oui, comment? Quel est le pas de temps (date/ heure / minute...)? Peut-on avoir la main dessus? (ex : choisir le pas de temps heure pour une même date)

Merci d'avance.

Le noeud Association n'utilise la variable séquentielle qu'en tant que numéro d'ordre. Il ne fait donc pas la différence entre une variable numérotée 1,2,3 et une variable temps. Les écarts ne sont pas non plus pris en compte : 1,2,4 est une séquence analogue à 1,2,3.

Le seul moyen de prendre en compte les écarts serait de les inclure en tant qu'items virtuels, sous forme d'intervalle de temps par exemple :

• Achat 1 : lit
• Achat 1 : 1er achat [item virtuel]
• Achat 2 : canapé
• Achat 2 : entre 1 et 3 mois après le 1er achat [item virtuel] Achat 3 : cuisine équipée
• Achat 3 : un an après le 1er achat [item virtuel] Achat 3 : plus de six mois après l'achat précédent [item virtuel] ...

De manière à ce que ces écarts puissent apparaître dans les règles.

Bonjour,

J'aimerais effectuer un arbre de régression, à savoir un arbre avec une cible quantitative. Cela est-il possible avec Sas EM? Et si oui, comment? Les arbres de décisions sont-ils possibles avec Sas Guide ou Sas Base? Merci pour votre aide.

 

Oui, il est possible d'utiliser SAS EM pour construire des arbres de régression. Pour cela, il suffit de déclarer comme variable cible une variable quantitative (type = INTERVAL) dans le nœud INPUT DATA SOURCE. Ensuite, SEM propose dans le nœud TREE deux types d'arbres : celui dérivé de CART qui choisit les coupures sur une réduction de la variance intra-nœuds, et celui dérivé de CHAID qui choisit les coupures avec un test de Fisher (F test).

La procédure mise en œuvre est la proc ARBORETUM (dans SAS 9) ou la proc DMSPLIT (dans SAS v8). Ces procédures ne sont disponibles qu'avec une licence SAS EM. Donc on ne peut pas les utiliser avec seulement une licence SAS Base ou SAS/STAT. Cependant, ces procédures ont une syntaxe (certes non documentée) donc peuvent être incluses dans des programmes et des macros qu'on exécutera directement depuis SAS PC ou SAS Enterprise Guide.

Bonjour, je suis en stage et je voudrais réaliser un arbre de décision sous SAS. Je voudrais connaître la forme du programme permettant de construire un arbre de décision sous SAS. Merci d'avance

Il n'existe malheureusement pas de programme existant directement dans SAS pour réaliser des arbres de décision. Ceux-ci peuvent être produits avec l'interface SAS Enterprise Miner, qui fait l'objet d'un module facturé en sus.

A partir de SAS 9.4, on peut cependant produire des arbres de décision avec la procédure HPSPLIT de SAS/STAT.

Probleme de discrimination :

Input : n individus sur lesquels sont mesurés p variables numériques. Output : la variable binaire d'intéret. Structure des données : seulement 20% des individus posseèdent la caractéristique binaire. Modele : par exemple un reseau de neurones de type perceptron multicouche.

Question : les individus présentant la valeur 1 (dans 20% des cas) apparaissent naturellement sous représentés dans le jeu de données. Par conséquent, le modèle estimé s'adapte très pauvrement : il prédit dans la grande majorité des cas une valeur = à 0. Quelles sont les techniques existantes pour sur-pondérer la sous population présentant la valeur 1 de la variable binaire d'intéret. La seule que je connaisse etant :répliquer plusieurs fois cette meme sous population, ou utiliser des methodes de type arcing.

Merci d'avance pour la réponse apportée.

La duplication d'individus est toujours dangereuse, sauf quand elle est contrôlée par un mécanisme de type bootstrap, comme dans les méthodes d'arcing.

N'est-il pas préférable de travailler sur un échantillon équilibré (50% de 0, 50% de 1) quitte à réduire la taille de votre échantillon de travail ?

L'emploi d'un arcing (boosting ou bagging) sur ce genre de population donne en général de bons résultats (plus spectaculaires si vous partez d'un modèle moins stable qu'un réseau de neurones, par exemple un arbre de décision).

Dans Enterprise Miner, comment sont gérées les variables manquantes ?

Généralement (sauf dans le noeud "Arbre de Décision"), les observations comportant au moins une valeur manquante sont exclues de l'analyse. On peut choisir de les compléter au préalable avec le noeud Replacement, ou avec un noeud SAS Code faisant appel à la PROC MI. Dans le noeud Arbre de Décision, on peut utiliser la valeur manquante comme une valeur à part entière, ou exclure les observations incomplètes comme dans les autres modèles. Pour cela, dans l'onglet BASIC, on coche (ou pas) TREAT MISSING AS AN ACCEPTABLE VALUE.

Est-ce qu'il faut que ma variable retour soit codée 0/1 ou bien est-ce que le codage 1 et . (valeur manquante) est accepté ?

Dans SEM, les valeurs manquantes ne sont pas traitées, sauf cas exceptionnel, comme des valeurs ordinaires. Tous les codages de la variable cible sont autorisés, sauf ceux qui incluent une valeur manquante.

Bonjour, Voilà mon souci : je voudrais faire une Classification sur une énorme base (env 2 millions de lignes). Ce sont des données qualitatives, alors je dois passer par une ACM, donc construire un Tableau Disjonctif Complet (en tout j'ai 3 variables et 11*97*18 modalités). Seulement SAS bloque un peu beaucoup (il a mouliné toute la nuit et n'a pas avancé...)! La proc transreg que vous proposez dans cette FAQ n'est-elle pas appropriée ici? Ma base est-elle trop volumineuse pour un tel traitement? Si oui, comment faire ma classification? Merci beaucoup pour votre éclairage!

 

Deux pistes à explorer pour que votre traitement puisse se faire dans un temps acceptable (et, vu vos volumes, se faire tout court !).

1) travailler uniquement sur un échantillon : au lieu des 2 millions de lignes, vous pourriez construire une typologie sur seulement 10% d'entre eux, et ensuite chercher les règles de construction des classes (par un modèle statistique, ou plus simplement par une caractérisation univariée) pour dispatcher l'ensemble de vos lignes dans les différentes classes. 2) réduire le nombre de modalités d'une de vos valeurs : 97 valeurs me paraît un nombre un peu excessif. D'autant que cela risque de déséquilibrer fortement l'ACM (les premiers axes se concentreront sur l'information contenue dans cette variable et pas dans les 2 autres) Vous pourriez faire un recodage pour vous ramener à une vingtaine de valeurs ; non seulement ça équilibre l'ACM, mais en plus la taille des fichiers à traiter (tableau disjonctif complet en entrée de la procédure Corresp, et le tableau de Burt qu'elle construit en interne) sera plus raisonnable. Comment faire votre recodage ? Déjà sur des critères métier, je pense. Et également en faisant une ACM sur cette variable uniquement, dans l'espace des variables seulement, de préférence sur un échantillon aléatoire de vos deux millions de lignes. Pour cette ACM préalable, la syntaxe SAS est la suivante :

PROC CORRESP DATA = votreTableSAS MCA SHORT ;

 TABLES votreVariableA97Modalites ;

 RUN ;

Si vous avez une version 9 de SAS, vous pouvez ajouter les deux instructions suivantes avant la procédure correspondante :

ODS GRAPHICS ON ;

 ODS HTML FILE = "c:\temp\sorties ACM.htm" GPATH = "c:\temp" (URL=NONE) ;

 Et ODS HTML CLOSE ;

 

après l'instruction RUN ; à la fin du programme.

Non seulement vos sorties seront plus jolies dans une page Web (changer éventuellement c:\temp pour un autre répertoire dans les deux options qui y font référence) mais en plus ODS GRAPHICS ajoutera directement le premier plan factoriel dans l'espace des variables : il ne vous reste "qu'à" fusionner les modalités qui sont proches dans ce plan.

Les réseaux de neurones de SEM comprennent-ils toujours une seule couche cachée ?   On peut forcer le nombre de couches cachées, pour cela il faut aller dans l'interface avancée (cocher ADVANCED USER INTERFACE dans l'onglet GENERAL) et cliquer droit n'importe où : on a la fonctionnalité ADD HIDDEN LAYER qui doit être disponible. Relier comme on le souhaite les couches.

Dans l'onglet basic>multiplayer perceptron il y a une case "hidden neurons". Cette case nous permet-elle de choisir le nombre de neurones dans la seule couche cachée ou le nombre de couches cachées ?   Il s'agit du nombre de neurones cachés de l'unique couche cachée du RN. Pour plus de complexité, passer par l'onglet ADVANCED.

Dans l'onglet Basic du noeud Neural Networks à quoi correspondent "preliminary runs" et "training technique" ? Est-t-il important de les paramétrer ?

PRELIMINARY RUNS : éventualité de faire un premier ajustement des poids synaptiques (coefficients du réseau) parce qu'on ne trouve pas qu'il arrive correctement au minimum d'erreur possible. Généralement inutile à paramétrer.

TRAINING TECHNIQUE : algorithme cherchant un minimum de la fonction d'erreur. DEFAULT correspond à un algorithme très respecté, LEVENBERG-MARQUARDT. Il est néanmoins très coûteux en temps et en mémoire (il inverse une forme hermitienne de la matrice jacobienne, ça a peu d'importance pour la suite mais dans une conversation ça fait toujours bien !) sur les réseaux très complexes (3 neurones cachés ou plus, plusieurs couches cachées, beaucoup de variables en entrée, variable cible polytomique aux nombreuses valeurs). On lui préfèrera alors le gradient conjugué (CONJUGATE GRADIAN) qui est moins efficace, mais plus rapide. En résumé, ici encore, on peut garder le choix par défaut, sauf pour de gros réseaux.

Quel fonction de transfert utilise SEM pour les réseaux de neurone ? la logistique ?

Il utilise par défaut une tangente hyperbolique dans les perceptrons, une loi normale dans les RBF. Pour modifier cela, aller dans l'onglet ADVANCED, cliquer droit sur la couche cachée et choisir PROPERTIES, puis l'onglet HIDDEN. On a alors le choix pour ACTIVATION FUNCTION : logistique, tangente hyperbolique, gaussienne, arctangente, sinus, cosinus, etc...

Dans la sortie (output), à quoi correspond la table "weights" ? (on a des H11 - H12... cela correspond-il aux noeuds) et comment analyse-t-on le graph dans cet onglet (weight) ?

Il s'agit des poids synaptiques du réseau. On ne peut rien en tirer, si ce n'est l'équation du modèle dans les cas les plus simples (et encore... C'est tellement compliqué qu'on n'en retire aucune info). Le graphique est lui aussi largement inutile. Les sorties du RN de SEM ne se commentent pas vraiment (même pas du tout).

En faisant une modélisation sur SEM avec des réseaux de neurones, on obtient un taux de mal classés de 50% : alors, que doit-on faire ? Arrêter ?

Augmenter la taille de la couche cachée pourrait être une solution. Une deuxième couche cachée n'est utile que si vous avez des relations très très très complexes entre les entrées et les sorties. Sinon, on peut essayer en bougeant la limite du score : par défaut, il décide dans un sens ou dans l'autre autour de la valeur bascule de 0,5. Peut-être qu'on aurait moins de mal classés en décalant cette limite, ou en créant une zone d'incertitude (zone de non-décision).

J'ai besoin d'utiliser les réseaux de neurones sous SEM. Tout d'abord peut-t-on utiliser une variable "target" avec plusieurs modalités? Je n'ai pas de problèmes pour les lancer mais je ne sais pas trop comment les interpréter, à part le "misclassification rate"... Dans l' "output validation data", il n'y a pas de variables permettant de savoir où les individus ont été classés...

 

Pas de contre-indication à modéliser une variable continue avec les RN de SAS, l'inconvénient étant la difficulté d'évaluer la qualité du modèle. Et en plus, son opacité est grande (mais c'est toujours le cas avec les RN !). Il n'y a pas grand-chose à tirer des sorties proposées par SAS, et globalement pas grand-chose à y faire. Pour voir les valeurs proposées par SEM, il faut enchaîner un nœud Assessment où on ne fait rien de spécial sinon accepter ce modèle, et un noeud Score qui score la table de départ. Alors on pourra voir les prédictions, et même plus (graphique, procédures statistiques,...) : elles se trouvent dans une table &_SCORE, sous le nom de P_nomDeLaVariableAPrédire. Si tu as une autre variable continue, je propose par exemple ce programme :

symbol1 i=join l=1 ; symbol2 i=join l=2 ;
 proc gplot data = &_score ;
 plot (y p_y) * x / overlay ;
 run ; quit ;

Il n'y a qu'à remplacer les x et les y par les noms de variables Input et Target réciproquement. On peut faire ça dans un noeud SAS Code pour l'intégrer au diagramme (il faut l'enchaîner après le nœud Score) ou directement dans le program editor après exécution du noeud Score.

Bonjour Je suis en train de réaliser une appli sas/af et je souhaite savoir s'il est possible d'envoyer un mail à un destinataire dont l'e-mail se trouve dans un carnet d'adresses Outlook. Merci   Voici un petit programme qui peut être lancé depuis une appli AF sans problème, c'est du SAS de base tout bête. On peut utiliser au choix l'adresse complète du destinataire (genre contact@od-datamining.com) ou son alias (Olivier Decourt) mais uniquement s'il n'y a pas d'équivoque possible (pas de doublons sur les alias dans le carnet d'adresses Outlook).

FILENAME test EMAIL TYPE = "TEXT/HTML" SUBJECT = "Ceci est un test" ;
DATA _NULL_ ;
    INFILE CARDS DLM = "/" MISSOVER ;
    FILE test ;
    INPUT nom :$30. ;
    nom = UPCASE(nom) ;
    PUT "!EM_TO! " nom ;
DETALINES;
contact@od-datamining.com
olivier decourt
;
RUN ;

Comment compiler mon application SAS/AF en rendant le code SCL inaccessible ?   Avec la procédure BUILD, instruction MERGE, option NOSOURCE, comme dans l'exemple ci-dessous...

proc build catalog = maBib.appliDef ; /* catalogue de l'appli livrée */
     merge catalog = maBib.appliDvp /* catalogue de l'appli de développement */
                NOSOURCE ; /* source non visible */
run ;

Bonjour, A partir d'une variable texte, j'ai besoin d'extraire les premières lettres de chaque mot de la chaine de caractères. Exemples : à partir de variable1 Il fait beau Toto fait ses devoirs je souhaite obtenir variable2 IFB TFSD Existe-t-il une fonction SAS permettant de faire cette sélection ? Si non, avez-vous une idée du codage et des fonctions à utiliser pour obtenir le résultat attendu ? Merci d'avance.   Bonjour. Il n'y a pas de fonction automatique dans SAS, à ma connaissance. On peut cependant parcourir les mots d'une chaîne de caractères avec la fonction SCAN : SCAN(chaine, n°mot). Avec une boucle, on balaie la chaîne jusqu'au dernier mot. A chacun, on récupère la 1e lettre avec un SUBSTR. On concatène ces 1ères lettres avec !! en éliminant les espaces (COMPRESS). Voici un exemple de code :

DATA work.test ;
    INPUT variable1 & :$30. ;
DATALINES ;
Il fait beau
Toto fait ses devoirs
;
RUN ;
DATA work.test ;
    SET work.test ;
    LENGTH debutsMots $ 10 ;
    numMot = 1 ;
    debutsMots = "" ;
    DO WHILE (SCAN(variable1,numMot) NE "") ;
       debutsMots=COMPRESS(debutsMots!!SUBSTR(SCAN(variable1,numMot),1,1)) ;
       numMot = numMot + 1 ; /* mot suivant */
    END ;
RUN ;

J'ai découvert une "proc delete" dans quelques programmes. N'ayant jamais vu cette procédure auparavant, je me suis empressé de regarder dans ma doc. Procédure inconnue. Aucune référence. J'ai été voir chez SAS/France, (cf. http://support.sas.com/documentation/cdl/en/allprodsproc/61917/HTML/default/a003135046.htm) : même résultat. Et pourtant elle marche, je l'ai testée moi aussi. Elle semble ne pas faire grand chose de plus que supprimer des tables ; mais j'aimerais en savoir plus.   Bonjour. Cette procédure est en fait dérivée de la proc DATASETS qui contient une instruction DELETE. On trouve de la même façon la proc CONTENTS (plus connue et plus répandue) qui doublonne avec PROC DATASETS ... CONTENTS. Les options sont celles répertoriées dans la doc de la proc DATASETS.

Je voudrais supprimer des blancs à droite et à gauche de caractères en veillant à ne pas le faire dans la chaine de caractères afin de les concaténer. Ex : " Dupont " " Jean Paul "   En version 8, il faut utiliser deux fonctions : LEFT et TRIM (la 1e supprime les blancs de gauche, la 2nde ceux de droite). En SAS v9, il y a une fonction STRIP qui fait les 2 d'un coup.

Bonjour. Je souhaite concaténer le nom et prénom d'un individu en supprimant à droite les blancs. Comment faire?   Vous pouvez utiliser la fonction TRIM qui supprime les blancs à droite :

Nom_complet = TRIM(prenom)!!" "!!TRIM(nom) ;

Ou, en SAS v9, utiliser la fonction STRIP (suppression des blancs à gauche et à droite), ou encore les fonctions CATT (concaténation et suppression des blancs à droite) ou CATX (concaténation, élimination des blancs à gauche et à droite, insertion d'un caractère séparateur) :

Nom_complet = CATX(" ", civilite, prenom, nom) ;

Existe-t-il une fonction SAS permettant de donner le code ascii d'un caractère ? Merci pour votre reponse   Bonjour. Il s'agit de la fonction RANK, appliquée à une variable texte. La fonction BYTE fait l'opération inverse (renvoie un texte à partir du code Ascii). Attention, si la fonction RANK est exécutée sur MVS, elle renvoie le code EBCDIC.

Bonjour, j'aimerais savoir comment faire pour comparer des observations au seins d'une même variable. Par exemple, j'ai une variable nom et une variable adresse au sein d'une même table. J'aimerais regarder au seins de ma table s'il existe des observations qui ont les memes valeurs pour les 2 variables. Si c'est le cas, je veux attribuer un numéro identique à ces observations. Merci d'avance pour votre aide.   Vous pouvez, après un tri de votre table, utiliser une étape Data dans laquelle vous ajouterez au SET une instruction BY contenant les variables sur lesquelles vous pensez avoir des répétitions. Cette instruction BY génère des variables temporaires à l'étape Data, appelées FIRST.nomVariable et LAST.nomVariable, nomVariable étant les noms cités dans l'instruction BY. Les variables FIRST sont vraies quand c'est la 1e fois que l'on rencontre cette valeur, et fausses sinon. Les variables LAST sont vraies quand c'est la dernière fois qu'on rencontre cette valeur, et fausses sinon. L'ordre des variables dans BY implique une imbrication des valeurs : par exemple, BY nom adresse ; va générer FIRST.nom qui sera vraie quand on rencontrera ce nom de famille pour la 1e fois, et fausse sinon, et FIRST.adresse qui sera vraie quand on rencontrera cette adresse pour la 1e fois à l'intérieur du bloc de ce nom de famille. On peut ensuite gérer facilement un identifiant (compteur) qui ne sera incrémenté que si l'adresse est nouvelle pour ce nom et ce prénom, par exemple.

PROC SORT DATA = mesDonnees ;
     BY nom prenom adresse ;
RUN ;
DATA mesDonnees ;
     SET mesDonnees ;
     BY nom prenom adresse ;
     RETAIN identifiant 0 ;
     IF FIRST.adresse THEN identifiant = identifiant + 1 ; 
RUN ;

Bonjour Je suis en train de réaliser une appli sas/af et je souhaite savoir s'il est possible d'envoyer un mail à un destinataire dont l'e-mail se trouve dans un carnet d'adresses Outlook. Merci   Voici un petit programme qui peut être lancé depuis une appli AF sans problème, c'est du SAS de base tout bête. On peut utiliser au choix l'adresse complète du destinataire (genre contact@od-datamining.com) ou son alias (Olivier Decourt) mais uniquement s'il n'y a pas d'équivoque possible (pas de doublons sur les alias dans le carnet d'adresses Outlook).

FILENAME test EMAIL TYPE = "TEXT/HTML" SUBJECT = "Ceci est un test" ;
DATA _NULL_ ;
    INFILE CARDS DLM = "/" MISSOVER ;
    FILE test ;
    INPUT nom :$30. ;
    nom = UPCASE(nom) ;
    PUT "!EM_TO! " nom ;
DETALINES;
contact@od-datamining.com
olivier decourt
;
RUN ;

J'ai un nombre de tables (de 1 à 40 ou 50, il faut que soit un paramètre) et avec un SET j'en crée une seule. Comment écrire ça sans répéter 40 ou 100 fois le noms des tables dans le SET.

data ww.CMb;
  set 
     ww.CM1b
     ww.CM2b
     ...
     ww.CM40b;
run;

Merci Bonjour, et merci de votre question. Vous pouvez utiliser un programme comme celui-ci :

%MACRO empilement (nbTables) ;
   DATA ww.CMb ;
      SET
        %DO i=1 %TO &nbTables ;
          ww.CM&i.b
        %END ;
      ;
    RUN ;
 %MEND empilement ;

%empilement (40)

A partir de SAS 9.2, plus besoin de macros ! Vous pouvez écrire directement

SET ww.CM1-ww.CM40 ;

dans votre étape Data. Par contre, comme dans votre cas le nom des tables ne se termine pas par un nombre, il faudra rester à la solution macro.

La procédure suivante

proc transpose data=infic
             prefix=cnt
                out=outfic;
   var nocnt;
   by client; 
run ;

va générer cnt1 à cntn. Comment récupérer le nombre de variables générées (n) dans une étape data ? Merci.   Pour mettre ce nombre dans une macro-variable, voici un premier programme :

DATA _NULL_ ;
    SET outfic ;
    ARRAY transpose cnt: ;
    CALL SYMPUT ("nbNllesVar", DIM(transpose)) ;
    STOP ;
 RUN ;

Vous récupérez le nombre de variables créées par la procédure TRANSPOSE dans la macro-variable &nbNllesVar. Pour disposer de ce nombre sous forme de variable dans l'étape Data, il suffit de modifier légèrement ce programme :

DATA ... ;
    SET outfic ;
    ARRAY transpose cnt: ;
    nbVar = DIM(transpose) ;
 /* il est également possible d'opérer des traitements avec une boucle sur l'Array : 
    DO i = 1 TO DIM(transpose) ;
       traitement sur transpose(i)
    END ;
 */
RUN ;

Je souhaite générer des tables automatiquement avec un programme sas, mais impossible d'utiliser les fonctions cards et datalines ! Quelle est l'origine du problème et existe-t-il une astuce pour y remédier ? Merci d'avance. exemple de script :

 %macro essai;
 data table;
 input variable;
 cards;
 1
 2
 3
 ;
 run;
 %mend essai;
 %essai;
 
 ERROR: The macro ESSAI generated CARDS (data lines) for the DATA step, which could cause incorrect results. The DATA step and the macro will stop executing.
 NOTE: The data set WORK.TABLE has 0 observations and 1 variables.

  Bonjour. Effectivement, l'emploi de CARDS, CARDS4 et DATALINES est interdit dans un macro-programme. La raison est sans doute la difficulté prévisible de bien repérer les données proposées. Une alternative sera de mettre les données dans un fichier texte et de le lire avec INFILE ... INPUT.

Bonjour, Je souhaiterai exploiter des données de BO sous SAS. Pour cela, je sauve mon .rep en .txt. Le séparateur est une tabulation. Est-il possible d'utiliser l'option "delimiter" avec ce type de séparateur ? Si oui, comment ?! Merci d'avance !   Dans l'instruction INFILE de l'étape Data, il faut préciser DELIMITER = "09"x qui représente une tabulation. Dans l'assistant d'import par fenêtres, il faut choisir DELIMITED FILE (*.*) comme type de fichier, puis dans l'écran suivant, après avoir indiqué l'emplacement du fichier, cliquer sur le bouton OPTION puis choisir TAB. Enfin, la PROC IMPORT permet également cet import avec l'option DBMS=TAB.

Bonjour, J'utilise de très grosses tables (plusieurs millions de lignes; entre 10 et 50 variables) que j'ai créées à partir de fichiers texte. Pour les variables caractères, c'est le nombre que j'ai précisé après $ qui a été pris en compte. Pour les champs numériques c'est Best12, quelle que soit la longueur que j'avais spécifiée. J'ai crée des index sur mes tables. Les temps d'accès sont relativement longs je trouve. Je pensais compresser mes tables. Comment m'assurer que mes tables sont optimisées ? La compression est-elle incompatible avec les indexes ? Merci Bonjour. La compression n'est pas incompatible avec les index. Vous pouvez indexer une table compressée et vice-versa. Cependant, deux remarques suite à votre propos :

• attention à ne pas confondre LENGTH et FORMAT ; le premier est le nombre d'octets sur lequel une valeur est stockée et le second une indication de la manière dont les valeurs sont affichées. Dans le cas d'une variable caractère, les deux sont souvent semblables : une variable stockée sur 3 octets s'affiche sur 3 caractères (LENGTH=$ 3 et FORMAT=$3.). Pour les variables numériques, on a un LENGTH de 8 (par défaut) et un affichage assez libre : BEST12. signifie juste que SAS utilisera au plus 12 caractères pour afficher la valeur. Le LENGTH de 8 est approprié si la variable contient des décimales. Sinon, selon son ordre de grandeur, on peut gagner de la place avec un LENGTH plus court, entre 3 et 7.
• la compression n'est pas un moyen de gagner du TEMPS mais de la PLACE. Je n'ai pas l'impression que ce soit votre but ; en effet, une table compressée (zippée en interne par SAS) nécessite plus de temps à s'ouvrir (il faut la décompresser) et à s'écrire (il faut la recompresser). Ce n'est donc pas forcément la solution espérée.

 

Bonjour, Je fais un format à partir d'une table sas, jusque-là pas de problème. Mon souci est lorsque j'applique ce format, pour les valeurs qu'il ne trouve pas il n'applique aucun format. Je voudrais ajouter dans mon format une ligne pour les "other" valeurs. Voilà mon pgm :

data format.fmtDRCourt; 
 set tdbprod.BaseCourtiers (keep=gc DR rename=(gc=start dr=label)); 
 by start; 
 type="N"; /* N Numérique */ 
 fmtname="DRCOURT"; 
run; 
proc format lib=format cntlin = format.fmtDRCourt /*fmtlib*/; 
run;

 

Je vous propose la variante suivante. 

DATA format.fmtDRCourt ; 
   SET tdbprod.BaseCourtiers (KEEP = gc dr RENAME=(gc=start)) ; 
   BY start ;
   LENGTH label $32 ;
   type="N" ; /* N Numérique */ 
   fmtname="DRCOURT" ; 
   IF _N_=1 THEN DO ;
     hlo = "O" ; /* ligne OTHER */
     label = "Autres" ;
     OUTPUT ;
   END ;
   hlo = " " ;
   label = dr ; /* ou PUT(dr, format.) si DR est une variable numérique */
   OUTPUT ;
 RUN ; 
 PROC FORMAT LIB=format CNTLIN = format.fmtDRCourt FMTLIB ; 
 RUN ;

La variable HLO (High, Low, Other) permet de repérer les lignes "spéciales" dans le descriptif d'un format : celles qui utilisent un de ces trois mots-clés. La variable HLO vaut alors "L", "H" ou "O" selon les cas.

Bonjour, j'ai une variable date dans un fichier, et je souhaite faire la répartition en fonction de tranche gérées par un format que je crée... et je n'arrive pas à créer ce format (sans passer par le calcul du nombre de jours correspondants à ma date..) j'ai essayé ça :

proc format;
 value anccrea
    low- mdy(12,31,2002) = "1- avant 01/2003"
    mdy(12,31,2002)-mdy(12,31,2004)= "2- entre 2003 et 2004 "
    mdy(12,31,2004)-high= "3- depuis 2005 "
    other ="???";
run;
 

et ça

proc format;
 value anccrea
    low- '31/12/2002'd = "1- avant 01/2003"
 ... 

Merci.   La 2e solution n'était pas bien loin du compte. Simplement, la forme de la date entre guillemets doit être JJ puis mois sur 3 lettres en anglais puis année. Comme dans un WHERE.

PROC FORMAT ;
   VALUE anccrea
     LOW- '31dec2002'd = "1- avant 01/2003"
     ...   
  ; 
RUN ;

Bonjour, Je souhaiterais créer un label pour une variable contenant une apostrophe. Mais, SAS prend cette apostrophe comme la fin du label :

proc format;
 value $test
 '10' = 'l'arbre';
 run;

Comment faire comprendre à SAS qu'il ne s'agit pas de la fin du label ? Merci Bonjour. Le plus simple pour résoudre votre problème est tout simplement d'écrire votre libellé entre guillemets doubles. Il n'y aura alors pas de confusion avec les apostrophes. Dans SAS, les guillemets doubles et les apostrophes sont totalement équivalents, à condition qu'ils soient par paires identiques (= quand on ouvre des guillemets doubles, on ferme des guillemets doubles). La seule différence tient à un texte contenant une référence à une macro-variable &nomMV. Entre guillemets simples (apostrophes), la macro-variable ne sera pas résolue ; entre guillemets double, elle le sera.

proc format;
 value $test
 '10' = "l'arbre";
 run;

Bonjour, j'aurais voulu savoir comment manipuler les cellules de la sortie afin d'enlever les cellules (ou lignes) dont je n'ai pas besoin.   Bonjour. Les seuls moyens de masquer des lignes (ou des colonnes) entières de la procédure Tabulate sont :

• de filtrer les données en amont avec un WHERE
• d'utiliser un format pour associer les valeurs des valeurs des variables CLASS à ne pas afficher avec des valeurs manquantes (par défaut, la procédure Tabulate n'affiche pas les valeurs manquantes)

Vous pouvez également vous tourner vers la procédure Report, plus complexe, qui permet de poser des conditions sur les résultats des calculs et de gérer l'affichage en conséquence.

Bonjour, J'ai généré 1 fichier pdf avec des proc tabulate. Comment faire pour remplacer les points par des virgules dans ma sortie? Merci.   Bonjour.

PROC TABULATE DATA = ... FORMAT = NUMX12.2 ;

devrait faire l'affaire.

Bonjour, Je voudrais obtenir mes résultats avec un format français, notamment pour remplacer tous les points par des virgules. Il me semble qu'il faut utiliser la fonction LOCALE= , mais je ne trouve pas la syntaxe exacte, ni où il faut la placer exactement dans un programme.   Bonjour. Pour obtenir des affichages "européens" avec une virgule en guise de séparateur décimal, on peut d'abord utiliser le format NUMXc.d avec, comme d'habitude dans un format, c le nombre total de caractères affichés et d le nombre de décimales. Aucun réglage n'est nécessaire pour utiliser ce format. En version 9, il est possible d'utiliser NLNUMc.d qui, outre le séparateur décimal, propose des espaces tous les 3 chiffres dans la partie entière du nombre (penser à les prévoir dans la valeur de c !). Effectivement, NLNUM s'appuie sur une option système LOCALE qui indique les préférences linguistiques de la session SAS (pas forcément cohérentes avec la langue de l'interface). Pour être certain de sa valeur, il suffit d'exécuter :

 OPTION LOCALE = FRENCH ;

par exemple en début de programme SAS, en dehors de toute procédure et étape Data.

Bonjour, Dans le cadre d'un travail sur le marché du logement, je souhaiterais comparer le comportement des moins de 35 ans au comportement de l'ensemble de la population. Pour cela, j'ai pensé à un format multilabel du type:

   proc format;
       value pop (multilabel) low-35="35 ans et moins"
       low-high/* ?? */="tout le monde";
   run;

mais si j'applique ce format dans une proc freq par exemple:

   proc freq data=****;
       table age;
       format age pop.;
   run;

j'obtiens bien les 35 ans et moins d'une part, mais dans "tout le monde" je n'ai que les plus de 35 ans. Comment obtenir l'ensemble de la population? Merci pour votre réponse Bonjour. Il n'est malheureusement pas possible d'utiliser les formats MULTILABEL partout. Seules les procédures MEANS et TABULATE les supportent. Une alternative pour votre problème : dupliquer les observations correspondant aux moins de 35 ans, avec une étape Data.

DATA work.pour_etude ;
    SET *** ;
    IF age < 35 THEN DO ;
       doublon = 1 ;
       OUTPUT ;
    END ;
    doublon = 0 ; /* pour tout le monde */
    OUTPUT ;
 RUN ;

Ensuite il suffit d'habiller la variable DOUBLON avec un format : 0 -> tout le monde 1 -> moins de 35 ans.

Existe -t-il un format SAS numérique qui ajoute un séparateur de milliers ? par exemple : 1350 devient 1 350   Oui, à partir de SAS 9 il y a le format NLNUM. Vous pouvez aussi le créer facilement avec ce petit programme :

PROC FORMAT ;
    PICTURE milliers (ROUND)
       0 - HIGH = "000 000 009"
    ;
 RUN ;

Vous utilisez ensuite le format milliers. quand vous en avez besoin. Pour plus d'informations sur les formats "picture", voir Les pictures expliqués à ma fille.

Bonjour, je crée un classeur EXCEL avec plusieurs onglets en utilisant "tagsets.excelXP". Je souhaiterais que dans chaque onglet, la 1ère ligne contienne un titre qui précise le contenu de l'onglet. Sauriez-vous comment obtenir ce type de résultat. Merci d'avance PS. L'instruction "title" colle le titre en entête de page pour l'impression, mais pas dans les lignes du classeur.   Bonjour. Il existe deux autres options pour répondre à votre besoin :

• pour que les titres des instructions TITLE apparaissent en tête de chaque onglet; ajoutez l'option EMBEDDED_TITLES="YES" aux spécifications d'ODS TAGSETS.EXCELXP
• si vous souhaitez conserver un titre visible à l'impression, vous pouvez l'indiquer avec l'option PRINT_HEADER="ici titre personnalisé", toujours dans l'instruction ODS TAGSETS.EXCELXP.

ODS TAGSETS.EXCELXP FILE="c:\temp\titres.xls"
       OPTIONS(EMBEDDED_TITLES="YES"
          PRINT_HEADER="%NRSTR(&E)Tout le classeur porte sur la table SASHELP.CLASS"
          SHEET_NAME="Détail"
          SHEET_INTERVAL="PROC") ;
 TITLE1 "Liste des enfants" ;
 PROC PRINT DATA=sashelp.class NOOBS ;
 RUN ;
 ODS TAGSETS.EXCELXP OPTIONS(SHEET_NAME="Stats") ;
 TITLE1 "Statistiques" ;
 PROC FREQ DATA=sashelp.class ;
    TABLE sex age ;
 RUN ;
 TITLE ;
 ODS TAGSETS.EXCELXP CLOSE ;

Bonjour, je fais un tableau avec une PROC REPORT dans un fichier RTF. Je voudrais que mes titres de colonnes soient écrits verticalement et non horizontalement (il sont très longs). J'ai vu qu'on arrivait à ce résultat dans une sortie HTML en ajoutant style(header)={htmlstyle="mso-rotate:90"} Mais ça ne marche pas sur une sortie RTF. Auriez-vous une idée sur la manière d'obtenir ce résultat ? Merci d'avance. Bonjour. Si vous voulez éviter d'avoir sur une ligne des titres trop longs, vous pouvez incruster des caractères spéciaux dans les labels et utiliser tout simplement l'option SPLIT de la proc REPORT.

ODS RTF FILE="c:\temp\test vertical.doc" ;
 PROC REPORT DATA=sashelp.shoes SPLIT=" " NOWD ;
    COLUMNS _ALL_ ;
 RUN ;
ODS RTF CLOSE ;

Ici l'espace sert d'indication pour revenir à la ligne, mais on peut modifier les labels pour incruster à l'endroit voulu (y compris après chaque lettre !) un caractère de retour à la ligne.

PROC CONTENTS DATA=sashelp.shoes OUT=work.labels (KEEP=name label) NOPRINT ;
RUN ;
DATA _NULL_ ;
    SET work.labels END=fin ;
    LENGTH newLabel $ 200 ;
    newLabel = PRXCHANGE("s/(.)/¤$1/",-1,STRIP(COALESCEC(label,name))) ;
    newLabel = SUBSTR(newLabel,2) ; /* élimine le 1er ¤ ajouté en tête */
    IF _N_=1 THEN CALL EXECUTE ("DATA work.export ; SET sashelp.shoes ; LABEL ") ;
    CALL EXECUTE (name !! "=" !! QUOTE(STRIP(newLabel))) ;
    IF fin THEN CALL EXECUTE ("; RUN ;") ;
RUN ;
ODS RTF FILE="c:\temp\test vertical.doc" ;
 PROC REPORT DATA=work.export SPLIT="¤" NOWD ;
    COLUMNS _ALL_ ;
 RUN ;
ODS RTF CLOSE ;

Bonjour, j'ai réussi à générer un fichier Excel en SAS mais je n'arrive pas à le mettre en forme grâce à des feuilles de style. En effet je souhaiterai que les données de mon tableau Excel apparaissent centrées et non alignées à gauche comme le fait Excel par défaut. Si on génére un fichier HTML, les données arrivent parfaitement à être centrées. Or, sur Excel cela ne marche pas !!! Voici mon code :

proc template; 
   define style styles.noborder; 
     parent=styles.minimal; 
       style Pays / 
       just = center; 
   end;
 run; 
 
 ODS HTML FILE='Edition.xls' STYLE=styles.noborder; 
 title;
 Proc print data=final noobs;
 Run;
 ods HTML close ;

Merci d'avance. Je vous conseillerais d'aller agir directement dans la procédure Print, qui le permet, plutôt que dans la procédure Template, qui accepte mal les cas particuliers de mise en forme par colonne.

ODS HTML FILE='Edition.xls' STYLE=minimal ; 
 TITLE ;
 PROC PRINT DATA=final NOOBS ;
   VAR entite ;
   VAR pays / STYLE = [JUST=CENTER] ;
   VAR ;
 RUN ;
ODS HTML CLOSE ;

Attention cependant, selon les versions, Excel n'applique pas toujours les consignes de centrage. Si vous possédez SAS 9 et Excel 2003, je vous conseille plutôt de passer par la destination ODS TAGSETS.EXCELXP que par ODS HTML.

ODS ODS TAGSETS.EXCELXP FILE='Edition.xls' STYLE=minimal ; 
 title; 
 Proc print data=final noobs;
   VAR entite ;
   VAR pays / STYLE = [JUST=CENTER] ;
   VAR ;
 Run;
 ods ODS TAGSETS.EXCELXP close ;

Bonjour, J’ai de nombreuses sorties sas que je souhaite produire dans des fichiers Excel. De la même manière que l’instruction « ods rtf » permet de générer des sorties lisibles par Word, existe-t-il un moyen de les rendre lisible par Excel ? Merci de votre réponse.   Bonjour. Pour écrire des résultats SAS dans Excel, vous avez deux solutions :

• pour toutes versions de SAS depuis la 8.0, vous pouvez ouvrir une destination ODS HTML sur le même principe qu'ODS RTF, en indiquant dans FILE= un fichier dont l'extension est .XLS. Vous ne créerez pas une feuille Excel au sens strict, mais une page Web qu'Excel sait lire à partir de la version 1997
• pour SAS 9.1 et Excel 2003 minimum, vous pouvez utiliser ODS TAGSETS.EXCELXP qui va créer un (presque) véritable classeur Excel. La documentation sur cette destination et ses options peut s'afficher dans la fenêtre Log en exécutant le programme suivant :

ODS TAGSETS.EXCELXP OPTIONS(DOC="help") FILE = "c:\temp\rien.xls" ;

• pour SAS 9.4 et Excel 2007 minimum, vous pouvez utiliser ODS EXCEL qui va créer un véritable classeur Excel d'extension XLSX.

Je cherche à exporter 78 variables d’une table SAS vers un fichier Excel à l’aide d’une liaison DDE. Les observations sont des nombres décimaux possédant 11 caractères dont 10 décimales (par exemple 0.6612903226). Le programme SAS (ci-dessous) lui indique bien d’exporter 78 variables sur un espace de 78 cellules.

filename sortie DDE "excel|Feuil1!l1c2:l1c79" notab;
DATA _null_;
SET pgm;
FILE sortie;
PUT COL1 '09'x COL2 '09'x COL3 '09'x COL4 '09'x COL5 '09'x COL6 '09'x COL7 '09'x COL8 '09'x COL9 '09'x COL10 '09'x COL11 '09'x COL12 '09'x COL13 '09'x COL14 '09'x COL15 '09'x COL16 '09'x COL17 '09'x COL18 '09'x COL19 '09'x COL20 '09'x COL21 '09'x COL22 '09'x COL23 '09'x COL24 '09'x COL25 '09'x COL26 '09'x COL27 '09'x COL28 '09'x COL29 '09'x COL30 '09'x COL31 '09'x COL32 '09'x COL33 '09'x COL34 '09'x COL35 '09'x COL36 '09'x COL37 '09'x COL38 '09'x COL39 '09'x COL40 '09'x COL41 '09'x COL42 '09'x COL43 '09'x COL44 '09'x COL45 '09'x COL46 '09'x COL47 '09'x COL48 '09'x COL49 '09'x COL50 '09'x COL51 '09'x COL52 '09'x COL53 '09'x COL54 '09'x COL55 '09'x COL56 '09'x COL57 '09'x COL58 '09'x COL59 '09'x COL60 '09'x COL61 '09'x COL62 '09'x COL63 '09'x COL64 '09'x COL65 '09'x COL66 '09'x COL67 '09'x COL68 '09'x COL69 '09'x COL70 '09'x COL71 '09'x COL72 '09'x COL73 '09'x COL74 '09'x COL75 '09'x COL76 '09'x COL77 '09'x COL78 '09'x;
RUN;

Or, sur ma feuille Excel, seules les 22 premières variables sont inscrites. Si je diminue le format de mes variables au minimum (format 3.2), j’arrive à obtenir les 64 premières variables. Mais j’ai toujours une perte d’informations… Comment puis-je faire ?   Le problème vient de la largeur du "tuyau" utilisé par SAS pour envoyer les infos à Excel ; par défaut, il ne fait que 256 octets, ce qui ne permet pas de véhiculer les valeurs de vos 78 variables. On peut augmenter cette largeur de tuyau avec l'option LRECL (Logical RECord Length) dans l'instruction FILE.

...
 FILE sortie LRECL = 4000 ;
...

Le reste de votre programme, lui, n'a pas à changer.

Bonjour, Pouvez-vous me dire s'il existe une macro ou procédure qui exporte une table en fichier excel (97) directement? Merci d'avance pour votre précieuse réponse. Bonjour. Si vous possédez SAS version 8 ou 9, c'est très simple :

ODS HTML FILE = "chemin et nom de votre fichier.xls" ;
 TITLE ;
 FOOTNOTE ;
 PROC PRINT DATA = votre_table LABEL NOOBS ;
 RUN ;
 ODS HTML CLOSE ;

Vous obtiendrez ainsi une pseudo feuille Excel (en fait, c'est une page Web habillée d'une extension XLS, mais Excel 97 n'y verra que du feu). En revanche, pour pouvoir ajouter d'autres feuilles au classeur par la suite, il est recommandé d'ouvrir Excel, d'ouvrir la feuille créée et de la sauvegarder en forçant son type à "Classeur Excel". Plus proprement, mais uniquement si vous possédez le module ACCESS TO PC FILES, vous pouvez exporter directement dans une vraie feuille Excel ainsi :

PROC EXPORT DATA = votre_table OUTFILE = "chemin et nom de votre fichier.xls"
     REPLACE DBMS = EXCEL97 ;
RUN ;

Pour savoir si vous possédez ledit module, exécutez le programme suivant :

PROC SETINIT NOALIAS ;
RUN ;

et regardez dans la Log. Si une ligne "SAS/ACCESS Interface to PC Files" y apparaît (ou un intitulé approchant, il varie selon les versions), c'est bon. Sinon, il faudra opter pour la première solution.

J'essaye d'ouvrir dans Excel un tableau généré par SAS dans une page Web (ODS HTML). Les cases de mon tableau sont comprises par Excel comme des chaînes de caractères ! Comme corriger ce problème ?   Par ailleurs, concernant l'envoi des tableaux HTML sous Excel, votre problème tient à un paramètre gênant : votre Excel est en Français, avec des virgules comme séparateur décimal. Or SAS, logiciel américain, utilise le point. Donc les points présents dans les cases des tableaux de SAS ne sont pas compris comme des virgules par Excel, d'où le fait qu'il considère les contenus de cases comme du texte ! Pour résoudre le problème, trois solutions :

1. remplacer tous les points du tableau par des virgules sous Excel (avec un Remplacer)
2. changer le séparateur décimal (Menu Démarrer de Windows, Panneau de Configuration, Paramètres Régionaux, onglet Nombres) de la virgule pour le point.
3. si le tableau est généré par une PROC TABULATE, rajouter à l'instruction TABLE qu'il faut employer des formats NUMXx.y, qui fonctionnent comme les formats numériques x.y habituels, mais affichent une virgule comme séparateur décimal ! Pour cela, la commande à insérer est *format=NUMX12.2 par exemple.
4. si le tableau est généré par une PROC PRINT, une PROC TABULATE ou une PROC REPORT, utiliser les instructions de formatage avec l'attribut de style TAGATTR qui permet d'envoyer à Excel des indications de format de cellule (cf. L'export de SAS vers Excel expliqué à ma fille)

Bonjour, J'essaye d'utiliser la fonction week dans mon programme, pour convertir une date en découpage hebdo. Il semble que cette fonction ne soit pas reconnue. Je suis actuellement en SAS V8, est-ce que cette fonction n'est dispo qu'en V9 ? Je vous remercie pour vos réponses. Bonne journée !

Bonjour. Effectivement la fonction WEEK est nouvelle avec la version 9. A l'utilisation, elle nécessite un 2e argument, "V" ou "W" pour indiquer le mode de calcul des numéros de semaine. Les semaines commencent le lundi et la semaine n°1 commence au 1er lundi de janvier. Les jours précédant le 1er lundi de janvier appartiennent à la semaine 52 si on indique "V", ou la semaine 0 avec "W".

En version 8, vous devez utiliser la fonction INTCK qui calcule le nombre de lundis entre 2 dates (WEEK.2 désigne des semaines commençant le lundi) : semaine=INTCK("WEEK.2", MDY(1,1,YEAR(maDate)), maDate) ; Avec cette formule, les jours précédant le 1er lundi de janvier appartiendront à la semaine 0.

Bonjour, je dispose d'une table avec des dates sous un certain format. je voudrais savoir comment les afficher via une proc freq sans format, c'est-à-dire en les visualisant sous la forme du nombre de jour depuis le 1er JAN 1960. L'objectif étant de récupérer les dates distinctes de ma table dans une liste, et de boucler dessus. Par avance, merci.

Bonjour.

Pour répondre directement à votre question, ajoutez une instruction FORMAT maVariableDate 6. ; à votre procédure FREQ. Sinon, vous pouvez directement créer une table de dates distinctes avec une procédure SORT avec l'option NODUPKEY, sans avoir besoin de la proc FREQ.

Bonjour. J'ai une date de format $10. (style 10/10/2010) que je voudrais transformer en date DDMMYY10. Merci d'avance de votre réponse.

Bonjour.

Il faudra créer une nouvelle variable, de type numérique ; pour cela, en SQL ou dans une étape Data, la formule sera INPUT(variableExistante, DDMMYY10.) et le résultat sera en nombre de jours depuis le 01/01/1960. Restera ensuite à l'habiller du format date de votre choix.

Bonjour,

j'ai une variable date dans un fichier, et je souhaite faire la répartition en fonction de tranche gérées par un format que je crée... et je n'arrive pas à créer ce format (sans passer par le calcul du nombre de jours correspondants à ma date..)

j'ai essayé ça :

 proc format;
 value anccrea
    low- mdy(12,31,2002) = "1- avant 01/2003"
    mdy(12,31,2002)-mdy(12,31,2004)= "2- entre 2003 et 2004 "
    mdy(12,31,2004)-high= "3- depuis 2005 "
    other ="???";
 run;

et ça

proc format; value anccrea    low- '31/12/2002'd = "1- avant 01/2003" ...

Merci.

La 2e solution n'était pas bien loin du compte. Simplement, la forme de la date entre guillemets doit être JJ puis mois sur 3 lettres en anglais puis année. Comme dans un WHERE.

PROC FORMAT ;   VALUE anccrea     LOW- '31dec2002'd = "1- avant 01/2003"      ...   ; RUN ;

Bonjour.

J'aurais souhaité afficher une date sous la forme suivante : Janvier 2005 (en français, mais sans le numéro du jour).

D'avance merci.

Bonjour.

Si vos données sont sous forme de dates SAS, vous pouvez utiliser :

• les formats "français" de dates de SAS, comme FRADFWDX. qui afficherait 01 janvier 2005 ;
• un format de type particulier, appelé PICTURE, créé par la procédure FORMAT. Dans le cas de votre demande, c'est ce qu'il convient d'utiliser :

PROC FORMAT ;
    PICTURE testDate
     LOW - HIGH = '%B %Y' (DATATYPE = DATE)
    ;
 RUN ;

 

Dans cette syntaxe, l'option DATATYPE = DATE permet de spécifier le type de données lues. On peut également avoir deux autres valeurs, TIME et DATETIME.

Les éléments %Y, %B qui composent la valeur affichée sont des mots-clés reconnus de la procédure FORMAT. Les principaux éléments sont :

• %a = jour de la semaine en français sur 3 lettres
• %A = jour de la semaine en français
• %b = mois sur 3 lettres en français
• %B = mois en français
• %d = jour du mois sans zéro initial
• %0d = jour du mois sur deux chiffres
• %j = jour de l'année (de 1 à 366)
• %m = mois (1 à 12) sans zéro initial
• %0m = mois sur deux chiffres
• %0y = année sur deux chiffres
• %Y = année sur quatre chiffres

Enfin, il est recommandé d'employer des apostrophes et non des guillemets autour de la valeur formatée afin d'éviter toute intervention du compilateur macro.

Comment positionner des lignes concernant le même identifiant les unes à la suite des autres ? Par ex:

identifiant	nom	prenom	date naissance
111	durand	paul	01/10/1987
111	durand	guy	26/01/1999
111	durand	pierre	13/09/2001
333	dupont	jack	16/12/2004

Le problème est de positionner la famille durand , identifiant 111, sur la même ligne. Je vous remercie.

 

Bonjour, et merci de votre question.

Ce genre de "pivotage" de données n'est pas simple, et SAS ne fait pas grand-chose pour nous y aider. Il faut utiliser la procédure TRANSPOSE, sur chacune des variables à pivoter (ici, PRENOM et DATE DE NAISSANCE. On obtient plusieurs tables que l'on combinera dans une étape Data, avec plusieurs instructions SET. Le programme suivant résume les manipulations à effectuer...

 

DATA work.test ;
    INPUT id nom $ prenom $ dtnais DDMMYY10. groupe_sanguin $ ;
    CARDS ;
 111 durand paul 01/10/1987 AB
 111 durand guy 26/01/1999 A
 111 durand pierre 13/09/2001 A
 111 durand karl 14/10/2002 O
 111 durand marie 14/10/2002 A
 111 durand ulysse 25/01/2004 B
 111 durand éléonore 25/01/2004 A
 111 durand garance 25/01/2004 B
 111 durand télémaque 25/01/2004 AB
 111 durand vanessa 07/09/2005 A
 111 durand armelle 07/09/2005 O
 333 dupont jack 16/12/2004 AB
 ;
 RUN ;
 PROC SORT DATA = work.test ;
    BY id nom ;
 RUN ;
 PROC TRANSPOSE DATA = work.test
                            OUT = work.res1 (DROP = _NAME_) 
                            PREFIX = prenom ;
    BY id nom ;
    VAR prenom ;
 RUN ;
 PROC TRANSPOSE DATA = work.test
                            OUT = work.res2 (DROP = _NAME_) 
                            PREFIX = dtnais ;
    BY id nom ;
    VAR dtnais ;
    FORMAT dtnais DDMMYY10. ;
 RUN ;
 PROC TRANSPOSE DATA = work.test
                            OUT = work.res3 (DROP = _NAME_) 
                            PREFIX = gpe_sanguin ;
    BY id nom ;
    VAR groupe_sanguin ;
 RUN ;
 DATA work.fus ;
    SET work.res1 ;
    SET work.res2 ;
    SET work.res3 ;
    BY id nom ;
 RUN ;

Je tiens à remercier Bernard Gestin de m'avoir soufflé cette solution plus simple que celle que j'avais proposée initialement.

Bonjour.

Dans une table SAS que j'ai récupérée, j'ai une variable qui contient manifestement une date, qui semble numérique sur une longueur de 8, mais elle a un aspect bizarre. Une valeur, par exemple, est : 14JUN1977:00:00:00. Les fonctions dates habituelles (YEAR, INTNX, etc.) me renvoient des résultats aberrants quand je les applique à cette variable. Que faire ?

D'avance merci.

Vous êtes en présence d'une variable de "type" Datetime (stockée en nombre de secondes depuis le 01/01/1960 à minuit). C'est donc bien du numérique sur 8 octets (8 octets ça permet de stocker des entiers énormes). Mais ce n'est pas une DATE au sens où les fonctions comme YEAR s'y attendent, c'est à dire un nombre de jours depuis le 01/01/1960. Quant à son aspect "bizarre", il s'explique par un format DATETIME. spécialement conçu pour ce type d'information.

La fonction DATEPART permet d'extraire la partie "date" d'un Datetime. Mais il faut bien penser à affecter un format date (DDMMYY10. par exemple) à la variable ainsi créée.

Une étape Data comme celle-ci résoud le problème :

DATA ma_nouvelle_table ;
    SET mon_ancienne_table ;
    variable_date = DATEPART(variable_datetime) ;
    FORMAT variable_date DDMMYY10. ;
 RUN ;

(Il convient bien sûr de changer les noms des tables et des variables pour coller à votre sujet.)

Bonjour, J’ai enregistré l'ensemble des commandes de mon batch dans un fichier txt. Quelles sont ensuite les commandes de lancement? D'avance merci

Bonjour.

Pour lancer un programme SAS en batch, la commande Unix correspond au raccourci qui lance habituellement SAS.

Il faut indiquer le programme à exécuter après l'option -SYSIN, entre guillemets.

Par exemple : "home/pgm/SAS9/sas.exe" -CONFIG "home/pgm/SAS9/SASV9.CFG" -SYSIN "home/users/perso/pgm.txt"

On peut récupérer la Log en indiquant un nom de fichier après l'option -LOG, et on doit indiquer des instructions ODS dans le programme à exécuter pour récupérer aisément les sorties. Si vous utilisez habituellement un autoexec, il est préférable d'indiquer celui-ci au début du programme à exécuter : par exemple :

%INCLUDE "home/users/perso/autoexec.sas" ;
 /* début du programme soumis en batch... */ 
 DATA work.test ;
 SET etc.

Bonjour,

je travaille sur serveur et souhaiterais enregistrer mes tables sur le serveur sous un autre format que le format SAS (pour importation sous BO designer par la suite). Merci d'avance.

Bonjour.

Pour l'export vers Business Objects, le type de fichier le plus simple à transmettre depuis SAS est un fichier texte à séparateur tabulation. On peut le produire, avec une version 8 ou supérieure, à l'aide de la procédure EXPORT, comme le titre de votre question le suggérait :

 PROC EXPORT DATA = sashelp.class
 OUTFILE = "~/test.dat"
 DBMS = TAB ;
 RUN ;

 

Le répertoire ~ est la racine de votre compte utilisateur.

L'autre option est d'utiliser un peu de macro-langage et au final une étape Data pour réaliser cet export. Le macro-langage récupère auprès du dictionnaire des données (créé par la PROC CONTENTS) une liste de noms de variable pour l'en-tête du fichier, et une liste de noms de variables pour l'export proprement dit. Ces créations de macro-variables se font dans une procédure SQL. Enfin, une étape Data d'export "classique" avec instructions SET, FILE et PUT, permet d'écrire dans le fichier voulu.

 

 PROC CONTENTS DATA = sashelp.class
 OUT = work.dico NOPRINT ;
 RUN ;
 PROC SQL NOPRINT ;
 SELECT QUOTE(LEFT(TRIM(name))),
 LEFT(TRIM(name))
 INTO : liste_en_tete SEPARATED BY " '09'x ",
 liste_variables SEPARATED BY " '09'x "
 FROM work.dico
 ORDER BY varnum
 ;
 QUIT ;
 DATA _NULL_ ;
 SET sashelp.class ;
 FILE "c:\test.dat" ;
 IF _N_ = 1 THEN PUT &liste_en_tete ;
 PUT &liste_variables ;
 RUN ;

Le charme de ces deux programmes est qu'ils ne nécessitent jamais l'énumération des noms des variables (pratique quand on possède des dizaines ou des centaines de colonnes dans la table à exporter).

Je souhaite allouer une librairie qui pointerait sur des données situées sur un serveur UNIX qui n'est pas celui sur lequel est installé le SAS que j'utilise.Cependant, si cela est utile, le logiciel SAS est installé sur les 2 serveurs.

Y-a-t-il une (ou plusieurs ??) solutions ?

Merci d'avance,

La présence de SAS sur le second serveur évite la solution assez brutale de devoir transférer (via FTP par exemple, ou un FILENAME FTP au mieux) les données d'un serveur à l'autre.

Deux solutions se profilent à ce problème :

 

1. Faire travailler directement le second serveur, celui où se trouvent les données. Un RSUBMIT ... ENDRSUBMIT permet de lui faire effectuer le maximum de traitement. Pour rappatrier ensuite les données obtenues (si le but est de les exploiter sur le "premier" serveur), une procédure DOWNLOAD fera l'affaire. (Les syntaxes sont précisées en fin de réponse.
2. La deuxième (et certainement pas dernière) solution consiste à déclarer sur le "premier" serveur une bibliothèque RLS, c'est à dire une image, un pointeur, un lien vers une bibliothèque du second serveur. On considère alors les données de cette bibliothèque comme toutes celles qui se trouvent sur le premier serveur. Les temps de réponse de cette solution seront certainement médiocres. Mais sa simplicité est maximale.

 

Syntaxe pour le RSUBMIT : 
 RSUBMIT ;
 PROC xxx ... ;
 ...
 RUN ;
 ENDRSUBMIT ;

Syntaxe pour la proc DOWNLOAD :
 RSUBMIT ;
 PROC DOWNLOAD DATA = tableSASserveur2 OUT = tableSASserveur1 ;
 RUN ;
 ENDRSUBMIT ;

Syntaxe pour le RLS :
 RSUBMIT ;
 LIBNAME toto "chemin" ;
 ENDRSUBMIT ;
 LIBNAME Rtoto SLIBREF = toto SERVER = nomDuServeur ;

La démarche suivante pose problème :

• j'ai créé un échantillon sur ma session Unix...
• je l'ai transféré en tant que fichier à plat sur Windows NT
• je l'ai importé sous SEM...

le problème qui se pose : des variables qui étaient dans ma base de départ de type char deviennent de type num... j'ai voulu les modifier dans un noeud IDS mais ça ne fonctionne pas... Y a t-il un autre moyen?

Il s'agit en fait d'un problème d'importation de SAS lui-même, pas spécifique à SEM. Il prend comme numériques toutes les variables n'ayant que des valeurs chiffrées (même s'il s'agit de codes). Le plus simple est peut-être de faire l'import à la main avec une étape Data et une instruction INPUT.

Je travaille en client/serveur. Je crée en RSUBMIT des formats avec une PROC FORMAT. Je fais une option FMTSEARCH sur la librairie qui contient le catalogue de formats. Pour l'exécution de procédures, tout va bien. Mais quand je veux regarder ma table avec l'Explorer, SAS me dit qu'il ne trouve pas les formats. Que se passe-t-il ?

LE PROBLEME : l'architecture client/serveur ne fait pas transiter les formats. Cela implique entre autres qu'on ne peut pas utiliser sur le client les formats du serveur et vice-versa, et que l'on ne peut pas créer sur le serveur des formats depuis le poste client (même dans un RSUBMIT).

LA SOLUTION : Première étape, créer le(s) format(s) en LOCAL. Donc sur le PC. Pour cela, exécuter EN-DEHORS du bloc RSUBMIT / ENDRSUBMIT la procédure formats avec une syntaxe

 

PROC FORMAT LIB = librairie_locale ;
 etc...
 RUN ;

Deuxième étape, le catalogue FORMATS créé dans la librairie locale doit être "remonté" sur le serveur. Pour cela, SUR LE SERVEUR cette fois (dans un bloc RSUBMIT / ENDRSUBMIT), utiliser la PROC UPLOAD qui est dédiée à la copie de "membres" SAS d'une librairie client dans une librairie distante du serveur. Si, par exemple, vous avez stocké les formats dans WORK.FORMATS, vous les remonterez ainsi vers ServLib.FORMATS :

PROC UPLOAD INCAT = WORK.FORMATS
 OUTCAT = ServLib.FORMATS ;
 RUN ;

Bonjour, je suis en stage et je voudrais réaliser un arbre de décision sous SAS. Je voudrais connaître la forme du programme permettant de construire un arbre de décision sous SAS. Merci d'avance

Il n'existe malheureusement pas de programme existant directement dans SAS pour réaliser des arbres de décision. Ceux-ci peuvent être produits avec l'interface SAS Enterprise Miner, qui fait l'objet d'un module facturé en sus.

A partir de SAS 9.4, on peut cependant produire des arbres de décision avec la procédure HPSPLIT de SAS/STAT.

Je dois calculer le score d'apptence pour le contrat auto et je voudrais savoir si je dois prendre en compte dans mon étude tous les clients ayant un contrat auto existant dans mon portefeuille ou uniquement les clients qui ont souscrit au contrat auto depuis deux ans par exemple Merci d'avance   Bonjour. Il n'y a pas de réponse tranchée à votre question. Tout dépend des effectifs dont vous disposez. En gros :

• soit vous avez peu de contrats auto récents (mettons quelques centaines seulement) et il faudra probablement ouvrir un petit peu la plage temporelle pour construire une base d'étude avec, au moins, un millier de contrats auto, et un millier de clients n'en ayant pas ;
• soit vous avez déjà, avec les nouveaux clients auto des deux années écoulées, des volumes suffisants, et le risque d'aller chercher les clients plus anciens serait de prendre un compte un profil qui n'est plus ceux des clients qui vous rejoignent actuellement. (Pour des raisons d'évolution de tarifs, de concurrence, d'image, de campagne publicitaire, ceux qui ont souscrit il y a, mettons, 5 ans, ne le feraient peut-être plus chez vous aujourd'hui, et ne restent que par inertie.)

D'une façon générale, plus les données sont fraîches, meilleure sera la capacité du score à "coller" au futur proche. En revanche, il faut rester vigilant sur les volumes manipulés, qui seuls pourront garantir un minimum de robustesse de votre modèle de score. Comme je vous l'indiquais, travailler sur un échantillon équilibré de 2000 individus me semble un minimum souhaitable.

Bonjour, je souhaite réaliser un score "durée de conservation d'un véhicule" à l'aide de la proc PHREG. Je voulais savoir s'il était possible d'avoir dans la table SAS plusieurs lignes par client. En effet l'unité d'observation étant le vehicule, il peut y en avoir au moins 2 par client. Cela pose-t-il un problème ? Sous quelle forme doivent apparaître les données ?   Comme pour toute modélisation, la question est de savoir si les observations sont indépendantes. Si vous travaillez exclusivement sur les caractéristiques des véhicules et de leur contrat, on peut considérer que les données que vous voulez attaquer sont effectivement indépendantes. Si vous ajoutez au modèle les caractéristiques des propriétaires, cela peut conduire à des observations considérées comme répétées. Cependant, ce n'est qu'une question d'appréciation : ce n'est pas parce qu'on ajoute l'âge en tranches du propriétaire par exemple que cela va grandement modifier l'indépendance des observations. En tout cas, au pire, il s'agit d'un petit biais par rapport à la théorie, qui va conduire votre modèle à sous-estimer la variance de vos coefficients et peut-être, au pire, à vous indiquer comme significatifs des coefficients qui ne le sont pas.

Pour déterminer la qualité de mon modèle logistique j'ai utilisé la valeur c qui est de 0.71 ; peut-on dire que dans 71% des cas le modèle est bien prédit ? sinon, quel indicateur utiliser ? merci.   Le c de 0,71 ne signifie pas qu'on a 71% de bonnes prédictions. Pour pouvoir donner ce genre d'indications, il faut :

1. choisir un seuil pour transformer les prédictions continues (le score) en prédictions binaires (par exemple : 0,5 : si P_1 < 0,5 alors Ypredit = 0, sinon Ypredit=1)
2. calculer la nouvelle variable binaire Ypredit
3. la croiser (dans une proc Freq) avec la variable Yobservé
4. additionner les pourcentages (2e ligne de chaque case) des cellules dans la diagonale du tableau (correspondances entre Yobservé et Y prédit).

Là, on connaît le % de cas où le modèle fait de bonnes prédictions. Attention cependant, ça reste une estimation optimiste : ce taux est évalué sur les données ayant servi à construire le modèle. Si vous le pouvez, conservez de vos données initiales un échantillon de données (20 à 30%) qui ne sera pas utilisé pour construire le modèle, et sur lequel vous pourrez construire ce tableau croisé des prédictions versus observations. On peut aussi utiliser les options CTABLE et PPROB de l'instruction MODEL pour obtenir les taux de bien / mal classés en fonction de différents seuils.

Bonjour, j'aimerai savoir à l'aide de quelles options sous sas peut on mesurer l'efficacité d'un modèle logistique polytomique (Y a 4 modalités). Est ce que l'on peut tracer les courbes roc, du lift et de concentration comme pour un modèle binaire ? Ou faut t'il tracer une courbe pour chacune des modalités de la variable Y ?? D'avance merci.   L'évaluation d'un modèle polytomique n'est pas simple, puisqu'on a 3 fonctions de score indépendantes pour Y à 4 modalités. La performance globale du modèle est donnée par la log-vraisemblance et les critères d'Akaike et de Schwarz. Ils indiquent, entre plusieurs modèles contenant des variables explicatives différentes, lequel est le meilleur. On peut effectivement construire les indicateurs graphiques usuels (courbe Roc, concentration) d'une régression logistique binaire, mais il y en aura autant que de modalités de Y. Les courbes de concentration sont cependant intéressantes car elles peuvent aider à repérer une faiblesse dans la détection d'un type de modalité dans le score. Les courbes de lift et Roc peuvent également être tracées (une par fonction de score, donc autant que de modalités de Y), mais je ne pense pas que leur lecture soit très instructive.

Bonjour, on sait que pour la proc Logistic, la constante est la note moyenne des modalités de référence, mais qu'en est-il pour la Genmod ? Les modalités de référence y sont mises à 0 dans les sorties. Merci beaucoup.   Quand les coefficients de référence sont non nuls, la constante correspond au log de la proportion évènements / non-évènements sur l'ensemble de la population ; quand les coefficients de référence sont des zéros, la constante traduit le log de la proportion évènements/non-évènements pour les individus qui présentent toutes les modalités de référence. Dans la proc GENMOD à partir de la version 9 de SAS, et dans la proc LOGISTIC à partir de la version 8, on peut choisir le type de paramétrage dans l'instruction CLASS :

CLASS variablesQuali / PARAM = GLM ;

donne des coefficients de référence égaux à zéro. C'est le choix par défaut dans GENMOD.

CLASS variablesQuali / PARAM = REF ;

donne des contraintes pour que l'ensemble des coefficients d'une variable qualitative soit nul. C'est le choix par défaut dans LOGISTIC.

Bonjour, je souhaite modéliser un taux de destruction (rapport du sinistre sur capital assure), dans des cases tarifaires (croisement de variables tarifaires). La loi beta est souvent utilisée pour cela (support sur [0,1]]. Je souhaitais utiliser GENMOD, mais la loi Beta ne fait pas partie de la famille exponentielle. Y a t-il une autre procédure plus adaptée ? Merci d'avance.   Les documents suivants (http://psychology.anu.edu.au/people/smithson/details/betareg/Readme.pdf, http://psychology.anu.edu.au/people/smithson/details/betareg/Smithson_Verkuilen06.pdf et des exemples sur http://psychology.anu.edu.au/people/smithson/details/betareg/exemples_SAS_beta_regression.sas) expliquent comment faire de la régression beta avec une proc NLMIXED. Bon courage.

Bonjour, J'utilise la proc LOGISTIC de SAS avec les options de sortie LOWER et UPPER permettant d'obtenir un intervalle de confiance autour de la probabilité PRED, celui-ci est construit par la méthode de Wald. Je suis capable de recalculer la probabilité sur une autre population que celle de la construction du score via la formule de score, mais je ne sais pas simuler la méthode de Wald utilisée car je ne connais pas sa formulation mathématique. Pouvez-vous me communiquer le code qui permet de simuler la méthode de Wald, utilisée dans la proc LOGISTIC de SAS pour calculer les intervalles de confiance.     Les détails de calculs de la procédure LOGISTIC peuvent être consultés dans la documentation de SAS/STAT que l'on peut télécharger en format PDF à l'adresse suivante : http://support.sas.com/documentation/onlinedoc/91pdf/index_913.html#stat ; les formules que vous recherchez se trouvent à la page 2351.

Comment se fait-il que lors d'une "proc logistic" à l'autre, le nombre d'observations changent. En effet, j'ai effectué celle-ci sur une base de 55 variables puis sur une de 32 variables. Dans cette procédure je ne change pourtant pas les variables qui doivent entrer dans le modèle et je me retrouve avec dans la première situation le nombre complet de mes observations et dans l'autre un nombre moins important avec 430 données enlevées dues aux valeurs manquantes me dit-il. Comment cela se fait ? Je précise que les deux bases sont identiques pour les variables intéressantes ici. Merci beaucoup.   SAS élimine toute observation où au moins une des variables énoncée dans l'instruction MODEL a une valeur manquante. Cela explique le nombre d'observations à géométrie variable et le message sur les "missing values".

Je voudrais connaitre comment faire pour savoir si les variables sont meilleures en classes ou en continues (pour les quantitatives). Faut-il les tester une par une sachant que j'en ai beaucoup ?   A priori, une variable quantitative n'est inclue comme continue que si elle a un impact linéaire sur la cote (rappel : cote = odd = P(Y=1|X)/P(Y=0|X) pour une variable X quanti donnée). Cela n'est pas systématique, mais quand c'est le cas, on obtient un modèle plus robuste qu'en coupant en classes, car il n'y a qu'un seul coefficient et non autant que de classes. Cela dit, d'une manière systématique, un modèle n'ayant en entrée que des variables discrètes sera meilleur que celui ayant en entrée les variables quanti d'origine : le 1er des deux a plus de coefficients, donc plus de degrés de liberté pour ajuster correctement les données. Il est aussi moins robuste, et donc moins stable en prédiction. Je vous recommande donc de ne mettre en classes que les variables quanti dont l'impact n'est clairement pas linéaire. Ce qui nous amène à la question de savoir, comment repère-t-on cette linéarité ? Elle se voit sur un graphique comportant la variable X en abcisses et le log de la cote (log-odds) en ordonnée : on se ramène alors au cas d'une régression linéaire, en recherchant un alignement d'un maximum de points, ou à tout le moins une tendance assez linéaire dans le nuage de points. S'il y a une boule à l'écran, ou une parabole, alors dans le premier cas la variable est vraisemblablement inutile, dans le second, une mise en classes s'impose.

Je dois modéliser un prix. J'ai utlisé jusqu'à présent la PROC REG mais je ne sais pas comment intégrer les variables qualitatives (certaines ont un gand nombre de modalités: par exemple 15).   La procédure REG ne permet pas d'inclure des variables qualitatives dans le modèle. Il faut utiliser alors la proc GLM qui fonctionne de manière assez semblable.

PROC GLM DATA = tableSAS ;
    CLASS listeVariablesQuali ;
    MODEL variableY = listeVariablesQuantiEtQuali / ESTIMATE ;
    LSMEANS variableQuali / PDIFF=ALL ;
 RUN ; QUIT ;

Une remarque : si le nombre d'observations sur lesquelles vous modélisez est faible, trop de modalités à vos variables qualitatives risquent de faire baisser la robustesse de votre modèle, et alors sans doute faudra-t-il fusionner des modalités... Dans ce cas, les comparaisons 2 à 2 de modalités peuvent vous aider (instruction LSMEANS ci-dessus). Une seconde remarque : si la distribution de vos prix à modéliser suit une loi normale, les procédures REG et GLM sont effectivement appropriées. S'ils suivent plutôt une loi Gamma, il faudra passer à la procédure GENMOD.

Pour valider un modèle avec la V6 j'utilisais la proba correspondante au Khi 2 de la log vraisemblance. Avec la V8 le Khi 2 ne sort plus automatiquement, et je n'ai pas trouvé l'option pour le faire apparaître. Connaissez-vous cette option ? Ou d'une manière plus générale, quels sont les critères qui nous permettent de valider un modèle ? Lorsque l'on compare 2 modèles, et que les statistiques d'Akaike et de Schwartz ne sont pas plus petites pour le même modèle, peut-on utiliser un autre critère pour privilégier un des 2 modèles ?   Cette sortie existe toujours, mais elle a été séparée en 2 morceaux !

1. Dans la partie Fit Statistics, on retrouve les critères d'Akaike, de Schwartz et la log-vraisemblance
2. Dans la partie Global Tests, on a les tests du chi2 associés au score, à la log-vraisemblance et à la statistique de Wald

Pour valider le modèle, on s'assure effectivement en tout premier lieu que ces tests ont leur hypothèse rejetée (le modèle est porteur de sens). Puis on vérifie que 2 des 3 critères parmi la log-vraisemblance, Akaike et Schwarz sont moindres pour le modèle avec variable(s) que pour le modèle sans variable explicative (constante seule). Pour départager deux modèles, on peut aussi analyser leur pouvoir discriminant. Il est mesuré par le "c" de la dernière sortie (Association Statistics) : c'est l'aire sous la courbe ROC, c'est à dire la mesure du compromis entre les erreurs "faux positifs" (observation avec la vraie valeur 0 prédite à 1) et "faux négatifs" (valeur 1 observée, prédiction 0).

Que représente la valeur c obtenue dans la proc logistic ?   Il s'agit d'une manière de calculer l'aire située sous la courbe ROC. Cette aire (comprise entre 0,5 et 1) détermine le pouvoir discriminant du modèle. La courbe ROC met en regard la sensibilité et la spécificité du modèle, c'est à dire sa capacité à identifier correctement l'évènement, et sa capacité à identifier correctement le "non-évènement". Donc entre deux modèles, celui qui a la plus forte valeur de c sera, a priori, un meilleur prédicteur (sous réserve que les nombreux autres indicateurs de qualité du modèle l'aient déjà agréé).

Comment lire les tableaux issus de l'option CTABLE d'une procédure LOGISTIC ?   On y trouve, pour différents seuils de score, les nombres et les pourcentages d'évènements reconnus comme tels, de non-évènements reconnus comme tels, et d'erreurs commises dans un sens ou dans l'autre. La colonne "CORRECT" donne le pourcentage de bonnes réponses fournies par le modèle. Le seuil de score permet de faire varier la frontière qu'identifie le modèle entre les évènements et les non-évènements. On peut proposer plusieurs valeurs de seuil avec l'option PPROB...

MODEL Y = covariables / CTABLE PPROB = (listeDeSeuils) ;

Comment utiliser le modèle obtenu à l'aide d'une proc LOGISTIC dans le cadre d'une prévision ?   Le plus simple est d'ajouter aux données servant à construire le modèle celles que l'on souhaite prévoir ; pour ces dernières, on laisse la variable à prédire à valeur manquante. On met la table en entrée de la proc LOGISTIC, et toutes les observations ayant une valeur manquante ne sont pas utilisées pour le calcul des coefficients (donc on retrouve le modèle). En revanche, dans la table issue de l'instruction

OUTPUT OUT = table PRED = variableP ;

on a dans variableP les valeurs prédites pour les données inconnues (ce qu'on appelle un score). Ces valeurs s'échelonnent de 0 à 1, on les lit comme des probabilités d'occurrence d'un évènement. A partir de SAS 9.3, on peut aussi utiliser l'instruction SCORE.

Dans la procédure GLM, nous souhaiterions connaître la signification des tests :

• Type I SS
• Type II SS
• Type III SS

Quels degré d'erreur est admis dans les calcul de la proc GLM ? peut on le changer ? Quel est le lien entre ces 3 tests et la significativité des variables ?   Il existe en fait 4 types de sommes de carrés des écarts (SS pour Sum of Squares) : ce sont des modes de calcul des parts de variance expliquée par chacune des variables du modèle. Ces sommes ne sont différentes que dans le cas de plans déséquilibrés (pas le même nombre d'observations pour tous les cas de figures).

• Types I et III : sommes de carrés sur les EFFETS SIMPLES. C'est à dire la contribution de chacune des variables explicatives, sans les croiser entre elles. Le type I les introduit dans le même ordre que dans l'instruction MODEL, tandis que le type III corrige le biais dû à cet ordre (en fait, c'est comme s'il n'en tenait pas compte).
• Types II : il inclut les effets croisés.
• Type IV : il permet de prendre en compte les données "trouées" (certains cas de figures ne se présentent pas).

L'interprétation des tests de type II et IV est plus délicate, aussi est-il recommandé d'utiliser plutôt les résultats du type III, à moins que l'ordre d'énumération des variables ait un sens. Il s'agit en fait de tester si la contribution de la variable à l'explication de la variance est significativement non nulle. Ces tests sont acceptés, en général, quand la p-value est inférieure à 5% (10% sur de très petits ensembles de données). On utilise ces indications pour les analyses de la variance, tandis que les coefficients permettent, eux, de faire des régressions linéaires. Il ne s'agit donc pas du même problème.

je fais une PROC UNIVARIATE. Je m’intéresse au P90. Comment sortir spécifiquement ces stats ? (comme le nombre d'obs...)   Par "sortir", vous entendez "... dans une table" ou "n'afficher que..." ? Dans le premier cas, on peut utiliser l'ODS OUTPUT, dans le second, ODS SELECT. Dans les deux cas, on doit connaître le nom de l'objet ODS (le bout de sortie) que l'on veut manipuler. Pour le connaître, on peut exécuter la proc ainsi :

ODS TRACE ON / LISTING ;
 PROC xxx ... ;
 ...
 RUN ;
 ODS TRACE OFF ;

Les informations sur chaque objet s'ajoutent dans la fenêtre Output. Une fois qu'on connaît le nom (QUANTILES pour celui qui vous concerne), on peut écire :

PROC UNIVARIATE ... ;
 ...
 ODS OUTPUT quantiles = work.maTableSAS ;
RUN ;

ou, pour n'afficher que le tableau de quantiles :

ODS SELECT quantiles ;
 PROC UNIVARIATE ... ;
 ...
 RUN ;
ODS SELECT ALL ;

Bonjour, durant mon stage j'ai beaucoup utilisé le modèle logistique. J'ai finalement choisi la proc GENMOD, plus claire. Mais peut on obtenir les odds-ratios sur celle-ci ? ou bien ne sont-ils présents que sur la proc LOGISTIC ?   Bonjour. Personnellement, ma préférence va à la proc Logistic, plus complète et spécialisée. En particulier, et pour répondre à votre question, elle est la seule à produire des odds-ratios. Mais elle édite également, par rapport à Genmod, des critères de qualité du modèle (Akaike, Schwarz, aire sous la courbe ROC, D de Somers), et permet la sélection pas à pas de variables (Forward, Backward, Stepwise). Enfin, elle édite à la demande tableaux de confusion (CTABLE) et courbes ROC (OUTROC). On peut cependant calculer "manuellement" les OR à partir des sorties de GENMOD, avec ODS OUTPUT (on récupère dans une table SAS les coefficients du modèle) et une étape Data qui calcule les exponentielles de ces coefficients.

Bonjour, J'utilise la proc logistic pour calculer des odds ratio ajustés. Comment faire pour récupérer ces odds-ratio et leurs intervalles de confiance dans une table ? Merci. Bonjour. Il vous suffit de faire précéder votre PROC LOGISTIC de l'instruction suivante :

ODS OUTPUT OddsRatios = nomTableSAS ;

Pour fonctionner, il faut que cette instruction soit entre les instructions PROC LOGISTIC et RUN.

Bonjour, Quelle option (ou démarche) utiliser pour éviter des sorties html de sas avec la proc ttest? Étant donné que je travaille sur un grand nombre de variables, je ne veux récupérer que les satistiques dans des tables sas avec l'option "ods output equality= statistics= ttests= ". En lançant cette procédure sur 240 variables et 59 300 individus, sas me renvoie un message selon lequel mes résultats sont trop volumineux au point de nécessiter beaucoup de ressources système. Le problème c'est que l'option NOPRINT ne marche avec la proc TTEST !! Comment faire ?   Vous pouvez encadrer votre proc TTEST des instructions :

ODS EXCLUDE ALL ; /* plus aucune sortie sauf ODS OUTPUT */
PROC TTEST ... ;
 ...
ODS OUTPUT ... ;
RUN ;
ODS SELECT ALL ; /* retour à la normale */

Dans la procédure REG, comment récupérer la pvalue du modèle dans une table ?  

ODS OUTPUT ANOVA = work.maTable ;
PROC REG DATA = ... ;
    ...
RUN ; QUIT ;

Bonjour, Suite à un problème de modélisation via la procédure PROC LOGISTIC, j'aimerais récupérer les coefficients estimés du modèle dans une table SAS afin de pouvoir utiliser ensuite, la procédure SCORE et ainsi attribuer des scores à d'autres individus. Quel est l'option qui permet cette manipulation ? Merci d'avance de votre aide. Faites précéder votre proc LOGISTIC par l'instruction suivante :

ODS OUTPUT parameterEstimates = work.coeffs ;

et vous retrouverez dans la table COEFFS de la bibliothèque WORK vos coefficients.  

Suite à une modélisation de variable binaire, j'utilise la PROC LOGISTIC de SAS 8.2. - Pour espérer obtenir de meilleurs résultats, faut-il équilibrer ma population de clients et de non clients? Exemple: expliquer une situation Y=1 alors que 80% de la population étudiée a Y=1, donne-t-il un poids trop important à ce groupe de clients ? - L'équilibre doit-il se faire dans l'échantillon d'apprentissage (70% de la population totale) sans s'en occuper dans l'échantillon test? - Après avoir obtenu les coefficients estimés du modèle sur les variables explicatives significatives dans le journal via la procédure ou sous EM, comment puis-je appliquer ce modèle sur une autre population (présentant évidemment les mêmes variables explicatives) afin de tous les attribuer un score? Suis-je obligée de faire cette étape manuellement ? Merci beaucoup de votre aide.   Il est toujours préférable de travailler sur un échantillon équilibré. Pour pouvoir comparer les performances de votre modèle sur le corpus d'apprentissage et sur celui de test, il est préférable que les deux soient équilibrés. L'utilisation des coefficients du modèle peut se faire via la procédure SCORE si les variables explicatives de votre modèle sont quantitatives, ou des indicatrices. La prise en compte par la proc SCORE des variables quali est très mauvaise. Sinon, il est possible d'effectuer automatiquement ces manipulations en écrivant un petit macro-programme. A noter qu'à partir de la version 9, la proc LOGISTIC intègre une instruction pour préciser une table SAS à scorer.

Bonjour, J'ai effectué une régression logistique sur une table d'apprentissage contenant des variables explicatives continues et discrètes(option class de la proc logistique). Je souhaite savoir comment procéder pour obtenir la matrice de confusion sur l'échantillon test. Cela suppose le calcul au préalable des probabilités estimées sur l'échantillon test étant donné que je des explicatives continues et discrètes. Merci   Bonjour. Il n'existe pas d'option dans la procédure LOGISTIC pour prendre en compte un échantillon test (c'est le cas dans la procédure DISCRIM, ou encore dans DMREG, cette dernière étant rattachée au module Enterprise Miner). L'astuce consiste à créer dans votre table une nouvelle variable (mettons Ybis), qui prend les valeurs de la variable cible sur l'échantillon d'apprentissage, et qui est non renseignée pour l'échantillon test. Toutes les observations (apprentissage et test) seront consignées dans une même table SAS, mais la proc LOGISTIC construira son modèle (pour expliquer Ybis) sur les observations renseignées (= apprentissage) uniquement. En revanche, lors de la récupération des données scorées (instruction OUTPUT OUT), toutes les observations en entrée (apprentissage et test) sont scorées. On peut alors aisément construire les matrices de confusion, courbes ROC, de lift, etc. A partir de SAS 9.3, l'instruction SCORE permet d'appliquer le modèle à un échantillon test et l'option FITSTATS affichera divers indicateurs de qualité sur ces données.

Bonjour,

je dispose d'une table SAS de la densité d'une variable discréte (modalité + proba) et je voudrais les quantiles mais la proc univariate n'accepte pas des valeurs < 1 dans son option FREQ. Comme j'ai certaines proba trés faibles si je multiplie ma freq par 1000, je risque de perdre de l'info et si je multiplie par un nombre trés grand, la proc TABULATE est limitée ! Y a-t-il une solution pour obtenir les centiles par exemple ?

Merci

Les procédures usuelles de calculs pour les quantiles ne supportent pas vraiment proprement les pondérations décimales (ni Univariate, ni Rank). La solution de contournement vient de la proc KDE, dont ce n'est pas le but premier, mais qui fournit ces calculs en annexe. Il suffit de lui indiquer les ordres des quantiles espérés dans l'instruction UNIVAR pour les lister, et on les récupère avec ODS OUTPUT.

ODS OUTPUT percentiles=work.quantiles ;
 PROC KDE DATA=sashelp.class ;
 UNIVAR weight / PERCENTILES=0 TO 100 BY 1 ;
 RUN ;

Bonjour et merci d'avoir répondu à mes précédentes questions.

Ma régression logistique concerne 39 651 individus. J'ai donc, dans un premier temps, effectué un échantillon équilibré à 50/50 et j'obtiens 2 204 individus (car 1 201 ont la modalité cible égale à 1). Par la suite il est nécessaire de réaliser un partitionnement 70/30. On m'a conseillé de prendre 70% pour l'entrainement et 30% pour la validation. Ce que je voudrais savoir c'est comment faire ce partitionnement sous SAS (et non Miner) ? Faut-il que les deux partitions soient elles aussi équilibrées en fonction de la cible (35% -- >0 et 35% -->1 pour l'entrainement et 15% -->0 et 15% -->1 ) ? Et à quel moment la partition à 30% va t-elle intervenir pour la validation ?

D'autre part, pour le seuil optimal, j'obtiendrai forcément 0,5 puisque mon échantillon est équilibré ? Cela n'est pas gênant ?

Le fait de travailler sur 70% des 2 204 individus ne fausse pas le modèle ?

Je vous remercie pour votre réponse.

Bonjour.

Partition 70/30 :

DATA work.train work.valid ;
     SET maBase ;
     alea = RANUNI(0) ;
     IF alea < .7 THEN OUTPUT work.train ;
     ELSE OUTPUT work.valid ;
 RUN ;

Seuil optimal :

Il sera sans doute aux alentours de 0,5, pas forcément exactement à cette valeur. En fait, le seuil optimal s'harmonise avec la valeur de la constante du modèle, ce ne sera donc pas faux de travailler ensuite sur une population non équilibrée avec ce seuil.

Volume de données :

70% de 2200 individus, ça en fait encore largement assez, sauf si vous avez 400 variables explicatives dans votre modèle.

Utilisation des données de validation :

On ne construit pas de modèle dessus, on se contente de leur appliquer le moteur de score (c'est à dire qu'on prédit avec le modèle). Et on comparer le taux de bien classés avec celui donné par les données d'entraînement. Ce taux est plus fiable (l'autre est biaisé vers 0), et la constance du taux est signe de robustesse.

Bonjour,

Je souhaiterai savoir comment faire un échantillonnage stratifié (sur une ou plusieurs variables qualitatives) avec la PROC SURVEYLECT comme le fait le noeud SAMPLING de SEM.

Pour cela, il faut trier au préalable la table selon la variable cible de l'étude. Puis déterminer la taille d'un demi-échantillon (ici, 1500 par exemple).

PROC SURVEYSELECT 
      DATA = maTableSAStriée
      OUT = monEchantillonEquilibré
      SAMPSIZE = 1500 ;
    STRATA maVariableCible ;
 RUN ;

Suite à une modélisation de variable binaire, j'utilise la PROC LOGISTIC de SAS 8.2. - Pour espérer obtenir de meilleurs résultats, faut-il équilibrer ma population de clients et de non clients? Exemple: expliquer une situation Y=1 alors que 80% de la population étudiée a Y=1, donne-t-il un poids trop important à ce groupe de clients ? - L'équilibre doit-il se faire dans l'échantillon d'apprentissage (70% de la population totale) sans s'en occuper dans l'échantillon test? - Après avoir obtenu les coefficients estimés du modèle sur les variables explicatives significatives dans le journal via la procédure ou sous EM, comment puis-je appliquer ce modèle sur une autre population (présentant évidemment les mêmes variables explicatives) afin de tous les attribuer un score? Suis-je obligée de faire cette étape manuellement ? Merci beaucoup de votre aide.

 

Il est toujours préférable de travailler sur un échantillon équilibré. Pour pouvoir comparer les performances de votre modèle sur le corpus d'apprentissage et sur celui de test, il est préférable que les deux soient équilibrés.

L'utilisation des coefficients du modèle peut se faire via la procédure SCORE si les variables explicatives de votre modèle sont quantitatives, ou des indicatrices. La prise en compte par la proc SCORE des variables quali est très mauvaise. Sinon, il est possible d'effectuer automatiquement ces manipulations en écrivant un petit macro-programme.

A noter qu'à partir de la version 9, la proc LOGISTIC intègre une instruction pour préciser une table SAS à scorer.

Bonjour,  si le CCC de la proc FASTCLUS est très très négatif, comment puis-je le corriger? J'ai essayé de changer le nombre de classes mais cela ne marche pas.

Bonjour. Les valeurs du CCC supérieures à 3, comme le raconte la doc SAS, sont une rareté sur de vrais jeux de données. En réalité, il arrive souvent qu'on ait des valeurs négatives de l'ordre de plusieurs centaines. L'important est déjà d'observer un pic du CCC pour un nombre de classes (il faut essayer des procédures FASTCLUS avec plusieurs nombres de classes et représenter une courbe avec le nombre de classes en abscisses et le CCC en ordonnées). Vous pouvez aussi essayer de changer l'ordre de la table en entrée de FASTCLUS. Ainsi les points de départ dans la construction des classes seront différents, et les classes finales également.

Bonjour,

Je désire effectuer une CAH sous sas avec la PROC FASTCLUS suivi de la PROC CLUSTER car ma base de données est volumineuse. J'aimerai savoir s'il existe une option permettant de fixer le nombre minimum d’individus acceptés dans chacune des classes afin de ne pas se retrouver avec des classes comportant 10 individus et une autre 5000.

Bonjour.

Dans l'instruction PROC FASTCLUS, vous avez une option DELETE= derrière laquelle vous pouvez indiquer la taille minimale d'une classe.

J'ai besoin de faire une classification sur des individus décrits par des variables discrètes. Est-ce qu'il me suffit de travailler sur des indicatrices de ces variables ?

Il serait plus correct d'alimenter la procédure de classification (proc CLUSTER ou FASTCLUS ou les deux) avec les sorties (coordonnées sur les axes factoriels) d'une Analyse des Correspondances Multiples (ACM réalisée avec la proc CORRESP). Comme la proc CORRESP attend un tableau disjonctif complet, on l'alimente effectivement avec des indicatrices. On récupère ensuite les coordonnées des individus sur les axes factoriels avec l'option OUT. Ces coordonnées sont des variables quantitatives : on peut donc les utiliser dans les procs CLUSTER et FASTCLUS.

Bonjour, je suis en stage et je voudrais réaliser un arbre de décision sous SAS. Je voudrais connaître la forme du programme permettant de construire un arbre de décision sous SAS. Merci d'avance

Il n'existe malheureusement pas de programme existant directement dans SAS pour réaliser des arbres de décision. Ceux-ci peuvent être produits avec l'interface SAS Enterprise Miner, qui fait l'objet d'un module facturé en sus.

A partir de SAS 9.4, on peut cependant produire des arbres de décision avec la procédure HPSPLIT de SAS/STAT.

Je me pose des questions sur la sélection de variables sous SEM : en effet le test du chi-deux proposé ne semble pas correspondre au test du chi-deux sous SAS (PROC FREQ avec option CHISQ). Qu'en est-il vraiment? je suis allée voir ce que faisait SEM dans le Program Editor et il fait une PROC DMSPLIT : qu'est-ce que c'est que cette PROC ? Dans quel module est-elle disponible ?

En fait, le noeud VARIABLE SELECTION construit un arbre comme le noeud TREE (d'où la proc DMSPLIT qui est en fait celle qui tourne derrière TREE), sur la base de l'algorithme CHAID. Les variables retenues sont donc celles qui sortent les premières dans l'arbre. Cependant, il ne faut pas non plus espérer retrouver exactement le même arbre qu'avec le noeud TREE (hé non, ce serait trop simple !!!), sauf à ne pas avoir de valeurs manquantes dans les données (le noeud VARIABLE SELECTION traite les valeurs manquantes différemment de TREE).

Bonjour, Je souhaiterai réaliser une analyse discriminante qualitative via la méthode DISQUAL. Je sais qu'il faut réaliser une ACM pr transformer les variables qualitatives en variable quantitatives et que c'est à partir des résultats des facteurs de l'ACM que je pourrai ensuite effectuer l'analyse discriminante. A l'heure actuelle, j'ai effectué une ACM avec le programme joint :

proc corresp data=stage.basefinale outc=corr;
 tables Nom_DRD naf cible effectif_consolide2 nb_etablissement2 chiffre_affaire2 libelle_Forme_Juridique_Prospect Departement_prospect ;
 run;

Mes questions sont les suivantes : Est-ce que l'ACM effectué ci-dessus est bonne? Et sur quels résultats exactement dois-je réaliser l'analyse discriminante (inertie, mass, dim,....)? Merci d'avance ! Bonjour. Pour pouvoir enchaîner ACM et analyse discriminante, il faut réaliser l'ACM dans l'espace des individus. Or l'instruction TABLES ne permet de se placer que dans l'espace des variables. Vous devez plutôt utiliser l'instruction VAR, et mettre en entrée une table d'indicatrices (à créer avec la procédure Transreg par exemple). Vous trouverez sur notre site une macro SAS pour faire un modèle DISQUAL.

Bonjour, Voilà mon souci : je voudrais faire une Classification sur une énorme base (env 2 millions de lignes). Ce sont des données qualitatives, alors je dois passer par une ACM, donc construire un Tableau Disjonctif Complet (en tout j'ai 3 variables et 11*97*18 modalités). Seulement SAS bloque un peu beaucoup (il a mouliné toute la nuit et n'a pas avancé...)! La proc transreg que vous proposez dans cette FAQ n'est-elle pas appropriée ici? Ma base est-elle trop volumineuse pour un tel traitement? Si oui, comment faire ma classification? Merci beaucoup pour votre éclairage!

 

Deux pistes à explorer pour que votre traitement puisse se faire dans un temps acceptable (et, vu vos volumes, se faire tout court !).

1) travailler uniquement sur un échantillon : au lieu des 2 millions de lignes, vous pourriez construire une typologie sur seulement 10% d'entre eux, et ensuite chercher les règles de construction des classes (par un modèle statistique, ou plus simplement par une caractérisation univariée) pour dispatcher l'ensemble de vos lignes dans les différentes classes. 2) réduire le nombre de modalités d'une de vos valeurs : 97 valeurs me paraît un nombre un peu excessif. D'autant que cela risque de déséquilibrer fortement l'ACM (les premiers axes se concentreront sur l'information contenue dans cette variable et pas dans les 2 autres) Vous pourriez faire un recodage pour vous ramener à une vingtaine de valeurs ; non seulement ça équilibre l'ACM, mais en plus la taille des fichiers à traiter (tableau disjonctif complet en entrée de la procédure Corresp, et le tableau de Burt qu'elle construit en interne) sera plus raisonnable. Comment faire votre recodage ? Déjà sur des critères métier, je pense. Et également en faisant une ACM sur cette variable uniquement, dans l'espace des variables seulement, de préférence sur un échantillon aléatoire de vos deux millions de lignes. Pour cette ACM préalable, la syntaxe SAS est la suivante :

PROC CORRESP DATA = votreTableSAS MCA SHORT ;

 TABLES votreVariableA97Modalites ;

 RUN ;

Si vous avez une version 9 de SAS, vous pouvez ajouter les deux instructions suivantes avant la procédure correspondante :

ODS GRAPHICS ON ;

 ODS HTML FILE = "c:\temp\sorties ACM.htm" GPATH = "c:\temp" (URL=NONE) ;

 Et ODS HTML CLOSE ;

 

après l'instruction RUN ; à la fin du programme.

Non seulement vos sorties seront plus jolies dans une page Web (changer éventuellement c:\temp pour un autre répertoire dans les deux options qui y font référence) mais en plus ODS GRAPHICS ajoutera directement le premier plan factoriel dans l'espace des variables : il ne vous reste "qu'à" fusionner les modalités qui sont proches dans ce plan.

Bonjour, j'aurais aimé savoir s'il existe une petite macro pour dessiner le graphique des axes factoriels des données obtenues par la proc CORRESP ? Jusqu'à présent, je ne peux que tout envoyer sous Excel et faire un lourd traitement car on ne peut avoir le nom des modalités sur le graphiques en même temps que les points... Merci d'avance ! Bonjour. Pas de macro publique à l'horizon, si ce n'est celles qu'on peut trouver sur le site de l'INSEE et qui nécessitent SAS/GRAPH. En revanche, avec une proc PLOT (et son esthétique "rustique"), on peut facilement afficher les points et du texte correspondant à côté :

PROC PLOT DATA = tableSAS ;
 PLOT varY * varX = "#" $ variableTexte ;
RUN ; QUIT ;

Le signe # sert de marqueur aux points (il peut être remplacé par ce que l'on veut) et variableTexte contient les noms de modalités, identifiants d'individus, etc. A noter qu'à partir de la version 9.1 de SAS, ODS GRAPHICS produit le 1er plan factoriel d'une AFC avec la procédure CORRESP. En revanche, il nécessitera SAS/GRAPH en version 9.2 (et redevient dans SAS/Base à partir de SA 9.3 !!!).

Bonjour.

Je veux faire une classification sur les individus d'un tableau disjonctif complet. Pouvez-vous me donner le code sous SAS ? D'avance merci.

Bonjour.

Comme votre point de départ est un tableau disjonctif complet, il est préférable de faire une ACM (PROC CORRESP) au préalable. On récupère les coordonnées factorielles des observations dans la table créée par l'option OUTC de la PROC CORRESP (filtrer uniquement les lignes où _TYPE_="OBS"). La procédure CLUSTER construit ensuite une CAH sur les coordonnées factorielles :

PROC CLUSTER DATA = tableSAS
      OUTTREE = tableDendogramme ;
   VAR dim: ;
RUN ;

La table créée par l'option OUTTREE contient les informations nécessaires au dessin du graphique de fusion des classes (dendogramme ou graphique arborescent). On obtient ce dernier par la procédure TREE :

PROC TREE DATA = tableDendogramme ;
RUN ;

Une fois choisi le bon nombre de classes, vous exécutez une dernière fois la procédure TREE pour obtenir l'affectation des individus aux classes :

PROC TREE DATA = tableDendogramme
      OUT = tableClassement
      NCLUSTERS = nbClasses ;
RUN ;

Je cherche à appliquer une ACM avec deux variables dans un tableau disjonctif complet. Comment faire sous SAS?

Bonjour. Que vous ayez deux, trois ou deux cents variables à inclure dans l'ACM n'est pas source de différences dans le programme SAS. Si vous partez d'une table SAS qui est déjà un tableau disjonctif complet, c'est assez simple. Si ce n'est pas le cas, vous pouvez construire un TDC avec la procédure TRANSREG. La procédure CORRESP utilise la syntaxe suivante :

PROC CORRESP DATA = tableau_disjonctif_complet
NOROW=PRINT       OUTC = tableSAS_sortie ;
VAR listeVariablesIndicatricesDuTDC ;
RUN ;

Deux remarques :
1) NOROW=PRINT est une option conseillée si vous travaillez sur un nombre important d'observations, elle évite l'édition dans la fenêtre OUTPUT des coordonnées factorielles, cosinus et autres qualités de chaque observation ;
2) si vous avez construit le TDC avec la procédure TRANSREG, la liste des variables indicatrices à spécifier dans VAR est : VAR &_trgind ;

Bonjour, Comment savoir si on doit réaliser un AFC ou une ACP sur un jeu données. Est-ce que SAS est capable de faire le choix tout seul ou y a-t-il un moyen d' effectuer une ACP ou une AFC avec SAS? Merci

Pour choisir, un moyen simple : les ACP se font sur des données exclusivement continues (quantitatives) et les AFC et ACM sur des données discrètes (qualitatives). Si vous avez des variables des deux types, le plus simple est de mettre en tranches les variables quantitatives et de faire une AFC du tout.

SAS ne fait pas le choix pour vous mais propose deux procédures : PRINCOMP pour les ACP, et CORRESP pour les AFC et ACM. Les sorties de ces deux procédures sont assez limitées en intérêt, aussi est-il souvent nécessaire d'enchaîner une série de procédures graphiques pour obtenir des beaux résultats (axes factoriels, projection des individus et des variables dans les plans factoriels, ...).

N'hésitez donc pas à vous intéresser aux tables produites par ces deux procédures (options OUT= et OUTSTAT=) qui vous permettront ensuite d'enchaîner les traitements pour avoir des résultats exploitables.

Je dois calculer le score d'apptence pour le contrat auto et je voudrais savoir si je dois prendre en compte dans mon étude tous les clients ayant un contrat auto existant dans mon portefeuille ou uniquement les clients qui ont souscrit au contrat auto depuis deux ans par exemple Merci d'avance   Bonjour. Il n'y a pas de réponse tranchée à votre question. Tout dépend des effectifs dont vous disposez. En gros :

• soit vous avez peu de contrats auto récents (mettons quelques centaines seulement) et il faudra probablement ouvrir un petit peu la plage temporelle pour construire une base d'étude avec, au moins, un millier de contrats auto, et un millier de clients n'en ayant pas ;
• soit vous avez déjà, avec les nouveaux clients auto des deux années écoulées, des volumes suffisants, et le risque d'aller chercher les clients plus anciens serait de prendre un compte un profil qui n'est plus ceux des clients qui vous rejoignent actuellement. (Pour des raisons d'évolution de tarifs, de concurrence, d'image, de campagne publicitaire, ceux qui ont souscrit il y a, mettons, 5 ans, ne le feraient peut-être plus chez vous aujourd'hui, et ne restent que par inertie.)

D'une façon générale, plus les données sont fraîches, meilleure sera la capacité du score à "coller" au futur proche. En revanche, il faut rester vigilant sur les volumes manipulés, qui seuls pourront garantir un minimum de robustesse de votre modèle de score. Comme je vous l'indiquais, travailler sur un échantillon équilibré de 2000 individus me semble un minimum souhaitable.

Pour déterminer la qualité de mon modèle logistique j'ai utilisé la valeur c qui est de 0.71 ; peut-on dire que dans 71% des cas le modèle est bien prédit ? sinon, quel indicateur utiliser ? merci.   Le c de 0,71 ne signifie pas qu'on a 71% de bonnes prédictions. Pour pouvoir donner ce genre d'indications, il faut :

1. choisir un seuil pour transformer les prédictions continues (le score) en prédictions binaires (par exemple : 0,5 : si P_1 < 0,5 alors Ypredit = 0, sinon Ypredit=1)
2. calculer la nouvelle variable binaire Ypredit
3. la croiser (dans une proc Freq) avec la variable Yobservé
4. additionner les pourcentages (2e ligne de chaque case) des cellules dans la diagonale du tableau (correspondances entre Yobservé et Y prédit).

Là, on connaît le % de cas où le modèle fait de bonnes prédictions. Attention cependant, ça reste une estimation optimiste : ce taux est évalué sur les données ayant servi à construire le modèle. Si vous le pouvez, conservez de vos données initiales un échantillon de données (20 à 30%) qui ne sera pas utilisé pour construire le modèle, et sur lequel vous pourrez construire ce tableau croisé des prédictions versus observations. On peut aussi utiliser les options CTABLE et PPROB de l'instruction MODEL pour obtenir les taux de bien / mal classés en fonction de différents seuils.

Bonjour, J'utilise la proc LOGISTIC de SAS avec les options de sortie LOWER et UPPER permettant d'obtenir un intervalle de confiance autour de la probabilité PRED, celui-ci est construit par la méthode de Wald. Je suis capable de recalculer la probabilité sur une autre population que celle de la construction du score via la formule de score, mais je ne sais pas simuler la méthode de Wald utilisée car je ne connais pas sa formulation mathématique. Pouvez-vous me communiquer le code qui permet de simuler la méthode de Wald, utilisée dans la proc LOGISTIC de SAS pour calculer les intervalles de confiance.     Les détails de calculs de la procédure LOGISTIC peuvent être consultés dans la documentation de SAS/STAT que l'on peut télécharger en format PDF à l'adresse suivante : http://support.sas.com/documentation/onlinedoc/91pdf/index_913.html#stat ; les formules que vous recherchez se trouvent à la page 2351.

Je voudrais connaitre comment faire pour savoir si les variables sont meilleures en classes ou en continues (pour les quantitatives). Faut-il les tester une par une sachant que j'en ai beaucoup ?   A priori, une variable quantitative n'est inclue comme continue que si elle a un impact linéaire sur la cote (rappel : cote = odd = P(Y=1|X)/P(Y=0|X) pour une variable X quanti donnée). Cela n'est pas systématique, mais quand c'est le cas, on obtient un modèle plus robuste qu'en coupant en classes, car il n'y a qu'un seul coefficient et non autant que de classes. Cela dit, d'une manière systématique, un modèle n'ayant en entrée que des variables discrètes sera meilleur que celui ayant en entrée les variables quanti d'origine : le 1er des deux a plus de coefficients, donc plus de degrés de liberté pour ajuster correctement les données. Il est aussi moins robuste, et donc moins stable en prédiction. Je vous recommande donc de ne mettre en classes que les variables quanti dont l'impact n'est clairement pas linéaire. Ce qui nous amène à la question de savoir, comment repère-t-on cette linéarité ? Elle se voit sur un graphique comportant la variable X en abcisses et le log de la cote (log-odds) en ordonnée : on se ramène alors au cas d'une régression linéaire, en recherchant un alignement d'un maximum de points, ou à tout le moins une tendance assez linéaire dans le nuage de points. S'il y a une boule à l'écran, ou une parabole, alors dans le premier cas la variable est vraisemblablement inutile, dans le second, une mise en classes s'impose.

Pour valider un modèle avec la V6 j'utilisais la proba correspondante au Khi 2 de la log vraisemblance. Avec la V8 le Khi 2 ne sort plus automatiquement, et je n'ai pas trouvé l'option pour le faire apparaître. Connaissez-vous cette option ? Ou d'une manière plus générale, quels sont les critères qui nous permettent de valider un modèle ? Lorsque l'on compare 2 modèles, et que les statistiques d'Akaike et de Schwartz ne sont pas plus petites pour le même modèle, peut-on utiliser un autre critère pour privilégier un des 2 modèles ?   Cette sortie existe toujours, mais elle a été séparée en 2 morceaux !

1. Dans la partie Fit Statistics, on retrouve les critères d'Akaike, de Schwartz et la log-vraisemblance
2. Dans la partie Global Tests, on a les tests du chi2 associés au score, à la log-vraisemblance et à la statistique de Wald

Pour valider le modèle, on s'assure effectivement en tout premier lieu que ces tests ont leur hypothèse rejetée (le modèle est porteur de sens). Puis on vérifie que 2 des 3 critères parmi la log-vraisemblance, Akaike et Schwarz sont moindres pour le modèle avec variable(s) que pour le modèle sans variable explicative (constante seule). Pour départager deux modèles, on peut aussi analyser leur pouvoir discriminant. Il est mesuré par le "c" de la dernière sortie (Association Statistics) : c'est l'aire sous la courbe ROC, c'est à dire la mesure du compromis entre les erreurs "faux positifs" (observation avec la vraie valeur 0 prédite à 1) et "faux négatifs" (valeur 1 observée, prédiction 0).

Que représente la valeur c obtenue dans la proc logistic ?   Il s'agit d'une manière de calculer l'aire située sous la courbe ROC. Cette aire (comprise entre 0,5 et 1) détermine le pouvoir discriminant du modèle. La courbe ROC met en regard la sensibilité et la spécificité du modèle, c'est à dire sa capacité à identifier correctement l'évènement, et sa capacité à identifier correctement le "non-évènement". Donc entre deux modèles, celui qui a la plus forte valeur de c sera, a priori, un meilleur prédicteur (sous réserve que les nombreux autres indicateurs de qualité du modèle l'aient déjà agréé).

Comment utiliser le modèle obtenu à l'aide d'une proc LOGISTIC dans le cadre d'une prévision ?   Le plus simple est d'ajouter aux données servant à construire le modèle celles que l'on souhaite prévoir ; pour ces dernières, on laisse la variable à prédire à valeur manquante. On met la table en entrée de la proc LOGISTIC, et toutes les observations ayant une valeur manquante ne sont pas utilisées pour le calcul des coefficients (donc on retrouve le modèle). En revanche, dans la table issue de l'instruction

OUTPUT OUT = table PRED = variableP ;

on a dans variableP les valeurs prédites pour les données inconnues (ce qu'on appelle un score). Ces valeurs s'échelonnent de 0 à 1, on les lit comme des probabilités d'occurrence d'un évènement. A partir de SAS 9.3, on peut aussi utiliser l'instruction SCORE.

Bonjour, Suite à un problème de modélisation via la procédure PROC LOGISTIC, j'aimerais récupérer les coefficients estimés du modèle dans une table SAS afin de pouvoir utiliser ensuite, la procédure SCORE et ainsi attribuer des scores à d'autres individus. Quel est l'option qui permet cette manipulation ? Merci d'avance de votre aide. Faites précéder votre proc LOGISTIC par l'instruction suivante :

ODS OUTPUT parameterEstimates = work.coeffs ;

et vous retrouverez dans la table COEFFS de la bibliothèque WORK vos coefficients.  

Suite à une modélisation de variable binaire, j'utilise la PROC LOGISTIC de SAS 8.2. - Pour espérer obtenir de meilleurs résultats, faut-il équilibrer ma population de clients et de non clients? Exemple: expliquer une situation Y=1 alors que 80% de la population étudiée a Y=1, donne-t-il un poids trop important à ce groupe de clients ? - L'équilibre doit-il se faire dans l'échantillon d'apprentissage (70% de la population totale) sans s'en occuper dans l'échantillon test? - Après avoir obtenu les coefficients estimés du modèle sur les variables explicatives significatives dans le journal via la procédure ou sous EM, comment puis-je appliquer ce modèle sur une autre population (présentant évidemment les mêmes variables explicatives) afin de tous les attribuer un score? Suis-je obligée de faire cette étape manuellement ? Merci beaucoup de votre aide.   Il est toujours préférable de travailler sur un échantillon équilibré. Pour pouvoir comparer les performances de votre modèle sur le corpus d'apprentissage et sur celui de test, il est préférable que les deux soient équilibrés. L'utilisation des coefficients du modèle peut se faire via la procédure SCORE si les variables explicatives de votre modèle sont quantitatives, ou des indicatrices. La prise en compte par la proc SCORE des variables quali est très mauvaise. Sinon, il est possible d'effectuer automatiquement ces manipulations en écrivant un petit macro-programme. A noter qu'à partir de la version 9, la proc LOGISTIC intègre une instruction pour préciser une table SAS à scorer.

Bonjour, J'ai effectué une régression logistique sur une table d'apprentissage contenant des variables explicatives continues et discrètes(option class de la proc logistique). Je souhaite savoir comment procéder pour obtenir la matrice de confusion sur l'échantillon test. Cela suppose le calcul au préalable des probabilités estimées sur l'échantillon test étant donné que je des explicatives continues et discrètes. Merci   Bonjour. Il n'existe pas d'option dans la procédure LOGISTIC pour prendre en compte un échantillon test (c'est le cas dans la procédure DISCRIM, ou encore dans DMREG, cette dernière étant rattachée au module Enterprise Miner). L'astuce consiste à créer dans votre table une nouvelle variable (mettons Ybis), qui prend les valeurs de la variable cible sur l'échantillon d'apprentissage, et qui est non renseignée pour l'échantillon test. Toutes les observations (apprentissage et test) seront consignées dans une même table SAS, mais la proc LOGISTIC construira son modèle (pour expliquer Ybis) sur les observations renseignées (= apprentissage) uniquement. En revanche, lors de la récupération des données scorées (instruction OUTPUT OUT), toutes les observations en entrée (apprentissage et test) sont scorées. On peut alors aisément construire les matrices de confusion, courbes ROC, de lift, etc. A partir de SAS 9.3, l'instruction SCORE permet d'appliquer le modèle à un échantillon test et l'option FITSTATS affichera divers indicateurs de qualité sur ces données.

En faisant une modélisation sur SEM avec des réseaux de neurones, on obtient un taux de mal classés de 50% : alors, que doit-on faire ? Arrêter ?

Augmenter la taille de la couche cachée pourrait être une solution. Une deuxième couche cachée n'est utile que si vous avez des relations très très très complexes entre les entrées et les sorties. Sinon, on peut essayer en bougeant la limite du score : par défaut, il décide dans un sens ou dans l'autre autour de la valeur bascule de 0,5. Peut-être qu'on aurait moins de mal classés en décalant cette limite, ou en créant une zone d'incertitude (zone de non-décision).

Je ne trouve pas la même note de score que SEM lors de la régression... En fait moi je considère que quand par exemple sur une variable à 2 modalités l'individu a la modalité 2 le coefficient de cette modalité 2 est égal à zéro alors que SEM prend comme coeff -(le coeff de la modalité 1)... Exemple pour la variable détention de sécurité12, on a 2 modalités sec1 et sec2.. Sur la grille des coefficients, le coeff de sec1=0.23 et dans ce cas si un individu a la modalité 2, SEM va lui mettre un coeff de -0.23 alors que moi je lui mettrais zéro... Ma question est : de quelle théorie sort-il cette règle? et qu'est ce que ça change et qui a raison?

 

Il s'agit d'une des petites subtilités du noeud régression : il fonctionne selon deux types de codage, donc d'évaluation des paramètres... Le premier, appelé DEVIATION, est celui par défaut. Il contraint la somme des paramètres à faire toujours 0, d'où l'obligation de prendre l'opposé comme coefficient du niveau de référence quand on a une variable binaire. Le second modèle de codage, GLM, est celui qu'on a l'habitude de manipuler. (Y compris dans les procédures REG et LOGISTIC.) Il consiste à mettre 0 pour la modalité de référence, et à donner les autres coeffs en fonction. Comme toujours, sur les fondements théoriques de leurs implémentations, les docs SAS restent d'une louable discrétion. En revanche, comment se débarrasser de ce codage bizarre ? Il suffit de cocher la case INPUT CODING = GLM au lieu du défaut INPUT CODING = DEVIATION. Cela se passe dans l'onglet MODEL OPTIONS, sous-onglet REGRESSION, dans le paramétrage de ce noeud.

Comment est ce que je peux récupérer facilement la note du score créé par SEM pour chaque client ?

La note de score de chaque individu se trouve dans les variables P_EVENT, P_NEVENT, P_variableCibleModalité1, P_variableCibleModalité2, etc... (ces derniers noms sont bien sûr tronqués sur 8 ou 32 caractères selon la version de SAS). C'est entre 0 et 1. On trouve cette info une fois fait le scoring, of course, dans la table scorée. Si c'est vous qui avez lancé l'étape Data de scoring (dans le program editor), vous savez le nom de cette table. Si c'est SEM qui a tout fait (noeud Score ! [apply]), c'est dans la table correspondant au contenu de la macro-variable _SCORE. On peut connaître ce contenu en faisant %put &_score ; dans le program editor, et le nom de la table appraîtra dans la log. Reste à l'ouvrir classiquement (proc print, fenêtre Explorer, FSView).

Suite à une modélisation de variable binaire, j'utilise la PROC LOGISTIC de SAS 8.2. - Pour espérer obtenir de meilleurs résultats, faut-il équilibrer ma population de clients et de non clients? Exemple: expliquer une situation Y=1 alors que 80% de la population étudiée a Y=1, donne-t-il un poids trop important à ce groupe de clients ? - L'équilibre doit-il se faire dans l'échantillon d'apprentissage (70% de la population totale) sans s'en occuper dans l'échantillon test? - Après avoir obtenu les coefficients estimés du modèle sur les variables explicatives significatives dans le journal via la procédure ou sous EM, comment puis-je appliquer ce modèle sur une autre population (présentant évidemment les mêmes variables explicatives) afin de tous les attribuer un score? Suis-je obligée de faire cette étape manuellement ? Merci beaucoup de votre aide.

 

Il est toujours préférable de travailler sur un échantillon équilibré. Pour pouvoir comparer les performances de votre modèle sur le corpus d'apprentissage et sur celui de test, il est préférable que les deux soient équilibrés.

L'utilisation des coefficients du modèle peut se faire via la procédure SCORE si les variables explicatives de votre modèle sont quantitatives, ou des indicatrices. La prise en compte par la proc SCORE des variables quali est très mauvaise. Sinon, il est possible d'effectuer automatiquement ces manipulations en écrivant un petit macro-programme.

A noter qu'à partir de la version 9, la proc LOGISTIC intègre une instruction pour préciser une table SAS à scorer.

Dans SEM, un point me pose problème : est ce qu'il a moyen de prendre comme critère le fait de maximiser le taux de détention=1. Je m'explique: en fait le score que j'ai obtenu a un bon taux global mais en fait je me suis rendue compte que peu de gens avaient une note de score élevé ce qui correspondrait au fait que le taux de détention=0 bien classés est supérieur à celui de détention=1 alors que j'aimerais favoriser le 2ème taux...

Pour ce problème, en fait, il faut imposer au modèle une matrice de coûts et profits qui met en avant l'importance de modéliser et bien scorer les détenteurs plutôt que les non-détenteurs. L'autre solution consiste à équilibrer l'échantillon (autant de détenteurs que de non-détenteurs).

Quand je spécifie une probabilité a priori (Prior proba) dans un noeud Tree, il prend cette proba pour l'échantillon d'apprentissage, de validation et de test. Or moi, ce que je voudrais, c'est qu'il prenne cette proba pour apprendre et qu'il valide et teste sur un échantillon normal. A part dupliquer les individus à qui je veux donner une plus grande importance, comment résoudre ce problème ?

Pas de possibilité (connue de nous au moins) de n'appliquer les probas a priori qu'à l'échantillon d'apprentissage. En fait, ces probas sont considérées comme des coûts (matrice de coût et profit) qui s'appliquent tout le temps. Par contre, l'aide (EM Reference dans le menu Help de SEM) est assez détaillée sur le rôle de ces probas, en plus y a de fort belles images.

Je voulais savoir comment on pouvait exploiter le programme de l'arbre de décision issu de SEM. En fait SEM semble, comme pour la régression, calculer une probabilité de prise (un score). Je me demande comment est calculée cette proba.

Je ne suis pas sûr de bien comprendre ta question, mais s'il s'agit de faire un score il suffit de laisser travailler le noeud "Score !". Il génère une étape Data qui retrace les différentes branches de l'arbre. Sinon, le score (la proba) est calculé comme le pourcentage d'évènements dans la feuille de l'arbre considérée.

Bonjour, Je souhaiterai réaliser une analyse discriminante qualitative via la méthode DISQUAL. Je sais qu'il faut réaliser une ACM pr transformer les variables qualitatives en variable quantitatives et que c'est à partir des résultats des facteurs de l'ACM que je pourrai ensuite effectuer l'analyse discriminante. A l'heure actuelle, j'ai effectué une ACM avec le programme joint :

proc corresp data=stage.basefinale outc=corr;
 tables Nom_DRD naf cible effectif_consolide2 nb_etablissement2 chiffre_affaire2 libelle_Forme_Juridique_Prospect Departement_prospect ;
 run;

Mes questions sont les suivantes : Est-ce que l'ACM effectué ci-dessus est bonne? Et sur quels résultats exactement dois-je réaliser l'analyse discriminante (inertie, mass, dim,....)? Merci d'avance ! Bonjour. Pour pouvoir enchaîner ACM et analyse discriminante, il faut réaliser l'ACM dans l'espace des individus. Or l'instruction TABLES ne permet de se placer que dans l'espace des variables. Vous devez plutôt utiliser l'instruction VAR, et mettre en entrée une table d'indicatrices (à créer avec la procédure Transreg par exemple). Vous trouverez sur notre site une macro SAS pour faire un modèle DISQUAL.

Bonjour, Comment traduire un modèle issu de la procédure PROC ARIMA (Ex : Factor 1: 1 - 0.52379 B**(1)) en une équation de prévision telle Xt en fonction de Xt-1, Xt-12, ... ? Merci d'avance de votre réponse.   Deux solutions :

1. la proc ARIMA a une option FORECAST (avec une option LEAD pour indiquer le nombre de périodes pour lesquelles calculer des valeurs) pour créer une table de prévisions
2. vous pouvez mettre en œuvre l'équation de prévision dans une étape Data : l'observation à t-1 s'obtient avec la fonction LAG, t-2 avec LAG2, etc., à condition que les observations soient triées par ordre chronologique.

Bonjour, Le programme pour un ARIMA ((011)(011)12) est-il...

proc arima data=a.s1;
 identify var=prod(1,12) nlag=24 noprint;
 estimate q=(1)(12) ;
run; quit;

ou

proc arima data=a.s1;
 identify var=prod(1,12) nlag=24 noprint;
 estimate q=(1)(12) Q=(1)(12) ;
run; quit;

??? merci   Bonjour. On suppose qu'on cherche à estimer un processus SARIMA (p,d,q)(P,D,Q)s. Dans l'instruction ESTIMATE vous devez indiquer P,p, Q et q, avec une syntaxe qui défie un peu la logique : ESTIMATE P=(p)(P) Q=(q Q) ; En revanche, comme SAS ne fait pas de différence entre minuscules et majuscules en dehors des chaînes entre guillemets, peu importe qu'on écrive P= et Q= ou p= et q=. Pour la différentiation et la saisonnalité, c'est l'instruction IDENTIFY qui les décrit, comme dans votre exemple : VAR=série(d,s*D).

Comment choisir p et q (pour un processus ARMA(p,q)) en lisant un autocorrélogramme? Merci   Bonjour. Voici un petit extrait de support de cours sur la question. Dans SAS, outre les auto-corrélogrammes produits par la procédure ARIMA, il y a la possibilité de laisser SAS proposer ses rangs de modèle ARMA avec la procédure HPFDIAGNOSE incluse dans le très coûteux module Forecast Server.

Comment se fait-il que lors d'une "proc logistic" à l'autre, le nombre d'observations changent. En effet, j'ai effectué celle-ci sur une base de 55 variables puis sur une de 32 variables. Dans cette procédure je ne change pourtant pas les variables qui doivent entrer dans le modèle et je me retrouve avec dans la première situation le nombre complet de mes observations et dans l'autre un nombre moins important avec 430 données enlevées dues aux valeurs manquantes me dit-il. Comment cela se fait ? Je précise que les deux bases sont identiques pour les variables intéressantes ici. Merci beaucoup.   SAS élimine toute observation où au moins une des variables énoncée dans l'instruction MODEL a une valeur manquante. Cela explique le nombre d'observations à géométrie variable et le message sur les "missing values".

Bonjour, j'aurais voulu savoir comment manipuler les cellules de la sortie afin d'enlever les cellules (ou lignes) dont je n'ai pas besoin.   Bonjour. Les seuls moyens de masquer des lignes (ou des colonnes) entières de la procédure Tabulate sont :

• de filtrer les données en amont avec un WHERE
• d'utiliser un format pour associer les valeurs des valeurs des variables CLASS à ne pas afficher avec des valeurs manquantes (par défaut, la procédure Tabulate n'affiche pas les valeurs manquantes)

Vous pouvez également vous tourner vers la procédure Report, plus complexe, qui permet de poser des conditions sur les résultats des calculs et de gérer l'affichage en conséquence.

Dans Enterprise Miner, comment sont gérées les variables manquantes ?   Généralement (sauf dans le noeud "Arbre de Décision"), les observations comportant au moins une valeur manquante sont exclues de l'analyse. On peut choisir de les compléter au préalable avec le nœud Replacement, ou avec un nœud SAS Code faisant appel à la PROC MI. Dans le nœud Arbre de Décision, on peut utiliser la valeur manquante comme une valeur à part entière, ou exclure les observations incomplètes comme dans les autres modèles. Pour cela, dans l'onglet BASIC, on coche (ou pas) TREAT MISSING AS AN ACCEPTABLE VALUE.

Dans Enterprise Miner, comment sont gérées les variables manquantes ?

Généralement (sauf dans le noeud "Arbre de Décision"), les observations comportant au moins une valeur manquante sont exclues de l'analyse. On peut choisir de les compléter au préalable avec le noeud Replacement, ou avec un noeud SAS Code faisant appel à la PROC MI. Dans le noeud Arbre de Décision, on peut utiliser la valeur manquante comme une valeur à part entière, ou exclure les observations incomplètes comme dans les autres modèles. Pour cela, dans l'onglet BASIC, on coche (ou pas) TREAT MISSING AS AN ACCEPTABLE VALUE.

Est-ce qu'il faut que ma variable retour soit codée 0/1 ou bien est-ce que le codage 1 et . (valeur manquante) est accepté ?

Dans SEM, les valeurs manquantes ne sont pas traitées, sauf cas exceptionnel, comme des valeurs ordinaires. Tous les codages de la variable cible sont autorisés, sauf ceux qui incluent une valeur manquante.

Un répertoire sur lequel pointe une librairie SAS ne peut contenir que des tables SAS d'un format identique (sas 6 - ssd01 ou sas 8 sasbd7). Existe-t-il un moyen de convertir une table SAS8 en SAS6 autre que de la recréer à partir de la version 6 du logiciel ?   Concernant la première affirmation sur les librairies, ce n'est pas tout à fait exact. Avec une astuce, il est possible de définir une librairie qui montre à la fois les tables v6 et v8 d'un répertoire.

LIBNAME lib6 V6 "répertoire" ;
LIBNAME lib8 V8 "répertoire" ;
LIBNAME tout (lib6 lib8) ;

Pour la conversion, sinon, après la définition de lib6 et lib8 comme ci-dessus, il est possible de transformer les tables d'une version à l'autre par une simple PROC COPY. Attention ! Il est certainement préférable de transformer une table v6 en table v8 que l'inverse (parfois impossible si un nom de variable dépasse 8 caractères, ou un label 32 signes, etc...).

Je voudrais supprimer des blancs à droite et à gauche de caractères en veillant à ne pas le faire dans la chaine de caractères afin de les concaténer. Ex : " Dupont " " Jean Paul "   En version 8, il faut utiliser deux fonctions : LEFT et TRIM (la 1e supprime les blancs de gauche, la 2nde ceux de droite). En SAS v9, il y a une fonction STRIP qui fait les 2 d'un coup.

Bonjour. Je souhaite concaténer le nom et prénom d'un individu en supprimant à droite les blancs. Comment faire?   Vous pouvez utiliser la fonction TRIM qui supprime les blancs à droite :

Nom_complet = TRIM(prenom)!!" "!!TRIM(nom) ;

Ou, en SAS v9, utiliser la fonction STRIP (suppression des blancs à gauche et à droite), ou encore les fonctions CATT (concaténation et suppression des blancs à droite) ou CATX (concaténation, élimination des blancs à gauche et à droite, insertion d'un caractère séparateur) :

Nom_complet = CATX(" ", civilite, prenom, nom) ;

Comment utiliser le modèle obtenu à l'aide d'une proc LOGISTIC dans le cadre d'une prévision ?   Le plus simple est d'ajouter aux données servant à construire le modèle celles que l'on souhaite prévoir ; pour ces dernières, on laisse la variable à prédire à valeur manquante. On met la table en entrée de la proc LOGISTIC, et toutes les observations ayant une valeur manquante ne sont pas utilisées pour le calcul des coefficients (donc on retrouve le modèle). En revanche, dans la table issue de l'instruction

OUTPUT OUT = table PRED = variableP ;

on a dans variableP les valeurs prédites pour les données inconnues (ce qu'on appelle un score). Ces valeurs s'échelonnent de 0 à 1, on les lit comme des probabilités d'occurrence d'un évènement. A partir de SAS 9.3, on peut aussi utiliser l'instruction SCORE.

Bonjour, Je génère des tableaux via l'objet ODSOUT, afin de personnaliser mes sorties ODS. Malheureusement les tableaux générés par cet objet, ne sont pas visibles dans l'Output. Peut-on faire apparaître les tableaux ainsi créés dans l'Output? Merci   Malheureusement non. Il est obligatoire de fermer ODS LISTING pour que l’objet ODSOUT fonctionne sans erreur jusqu'à SAS 9.4. Même à partir de cette version, les sorties de l'objet ODSOUT ne seront pas visibles dans la fenêtre Output, même s'il n'y a plus de message d'erreur.

Bonjour, Je souhaite faire une sortie ods d'une proc freq. J'ai donc fait la manip "ods trace on ..." pour avoir le nom de la sortie (crosstabfreqs) mais à l'éxecution du freq, le message suivant apparait dans la log : "ERREUR: La valeur Fréquence n'est pas un nom SAS valide." Comment faire ? merci   Il s'agit d'un bug de la version 9.1 en français, qui a été corrigé par un hotfix d'ailleurs. Sans rien changer à votre installation de SAS, voilà comment faire et d'où vient le problème. Le "pourquoi" : l'ODS Output capture dans une table une image fidèle des résultats affichés dans la fenêtre Output, et prend pour noms de variables les noms des différentes colonnes. Dans la version française, la 1e colonne calculée des sorties de la proc Freq se nomme "Fréquence" avec un accent, et SAS essaye (sans succès) de créer une variable du même nom. Les caractères accentués sont effectivement interdits par défaut dans les noms de variables. Le "comment s'en sortir" :

1. faire précéder le programme de l'option système VALIDVARNAME=ANY qui va autoriser les caractères accentués dans les noms.
2. Faire un RENAME dès que possible pour se débarrasser de l'accent et pouvoir repositionner VALIDVARNAME à sa valeur initiale, V7.

OPTION VALIDVARNAME=ANY ;
 ODS OUTPUT crossTabFreqs = work.maSortie (RENAME = ("Fréquence"n = Frequence)) ; 
PROC FREQ DATA = ... ;
    TABLE ... ;
 RUN ;
 OPTION VALIDVARNAME=V7 ;

J'ai un nombre de tables (de 1 à 40 ou 50, il faut que soit un paramètre) et avec un SET j'en crée une seule. Comment écrire ça sans répéter 40 ou 100 fois le noms des tables dans le SET.

data ww.CMb;
  set 
     ww.CM1b
     ww.CM2b
     ...
     ww.CM40b;
run;

Merci Bonjour, et merci de votre question. Vous pouvez utiliser un programme comme celui-ci :

%MACRO empilement (nbTables) ;
   DATA ww.CMb ;
      SET
        %DO i=1 %TO &nbTables ;
          ww.CM&i.b
        %END ;
      ;
    RUN ;
 %MEND empilement ;

%empilement (40)

A partir de SAS 9.2, plus besoin de macros ! Vous pouvez écrire directement

SET ww.CM1-ww.CM40 ;

dans votre étape Data. Par contre, comme dans votre cas le nom des tables ne se termine pas par un nombre, il faudra rester à la solution macro.

Bonjour, J'ai besoin de lire une table SAS *.ssd01 (donc a priori créée en V6 Unix !) dans SAS v9 windows ... est-ce possible ? je me perds dans l'aide en ligne ! Merci d'avance !   Si vous avez une licence SAS 8 ou 9 pour l'Unix sur lequel la table a été créée, normalement vous n'avez qu'à...

LIBNAME fichier6 V6 '/user/chemin/rep' ;
LIBNAME fichier8 '/user/chemin/rep' ;
PROC COPY IN = fichier6 OUT = fichier8 ;
RUN ;

Autre possibilité, vous pouvez télécharger gratuitement depuis Internet le SAS Viewer (il est aussi sur les CD d'installation, demandez aux informaticiens) qui devrait permettre d'ouvrir la table Unix et de l'enregistrer sous... soit directement le format SAS7BDAT Windows v8 - v9, soit au pire en fichier plat .CSV et vous devrez refaire un import puis remettre les labels.

Existe -t-il un format SAS numérique qui ajoute un séparateur de milliers ? par exemple : 1350 devient 1 350   Oui, à partir de SAS 9 il y a le format NLNUM. Vous pouvez aussi le créer facilement avec ce petit programme :

PROC FORMAT ;
    PICTURE milliers (ROUND)
       0 - HIGH = "000 000 009"
    ;
 RUN ;

Vous utilisez ensuite le format milliers. quand vous en avez besoin. Pour plus d'informations sur les formats "picture", voir Les pictures expliqués à ma fille.

Bonjour, Je voudrais savoir s'il est possible d'exporter 2 tables sas toto1 et toto2 vers un même fichier Excel toto où toto1 serait le 1er onglet et toto2 le 2ème ??? Merci.   En SAS v9, pas de problème : il y a une instruction SHEET= dans la proc EXPORT pour indiquer dans quelle feuille du classeur Excel on veut écrire. Il suffit d'avoir une licence SAS ACCESS TO PC FILES et une session SAS PC. En SAS v8, c'est un peu plus compliqué :

• soit la création de classeurs au format XML si tu as Excel 2003 ou plus récent pour les relire (il y a des macros en ce sens sur Internet, par exemple sur le site de Richard deVenezia) ;
• soit avec SAS PC et un lien DDE (écriture "en live" vers une feuille Excel déjà ouverte)

Bonjour, J’ai de nombreuses sorties sas que je souhaite produire dans des fichiers Excel. De la même manière que l’instruction « ods rtf » permet de générer des sorties lisibles par Word, existe-t-il un moyen de les rendre lisible par Excel ? Merci de votre réponse.   Bonjour. Pour écrire des résultats SAS dans Excel, vous avez deux solutions :

• pour toutes versions de SAS depuis la 8.0, vous pouvez ouvrir une destination ODS HTML sur le même principe qu'ODS RTF, en indiquant dans FILE= un fichier dont l'extension est .XLS. Vous ne créerez pas une feuille Excel au sens strict, mais une page Web qu'Excel sait lire à partir de la version 1997
• pour SAS 9.1 et Excel 2003 minimum, vous pouvez utiliser ODS TAGSETS.EXCELXP qui va créer un (presque) véritable classeur Excel. La documentation sur cette destination et ses options peut s'afficher dans la fenêtre Log en exécutant le programme suivant :

ODS TAGSETS.EXCELXP OPTIONS(DOC="help") FILE = "c:\temp\rien.xls" ;

• pour SAS 9.4 et Excel 2007 minimum, vous pouvez utiliser ODS EXCEL qui va créer un véritable classeur Excel d'extension XLSX.

Bonjour, J'ai effectué une régression logistique sur une table d'apprentissage contenant des variables explicatives continues et discrètes(option class de la proc logistique). Je souhaite savoir comment procéder pour obtenir la matrice de confusion sur l'échantillon test. Cela suppose le calcul au préalable des probabilités estimées sur l'échantillon test étant donné que je des explicatives continues et discrètes. Merci   Bonjour. Il n'existe pas d'option dans la procédure LOGISTIC pour prendre en compte un échantillon test (c'est le cas dans la procédure DISCRIM, ou encore dans DMREG, cette dernière étant rattachée au module Enterprise Miner). L'astuce consiste à créer dans votre table une nouvelle variable (mettons Ybis), qui prend les valeurs de la variable cible sur l'échantillon d'apprentissage, et qui est non renseignée pour l'échantillon test. Toutes les observations (apprentissage et test) seront consignées dans une même table SAS, mais la proc LOGISTIC construira son modèle (pour expliquer Ybis) sur les observations renseignées (= apprentissage) uniquement. En revanche, lors de la récupération des données scorées (instruction OUTPUT OUT), toutes les observations en entrée (apprentissage et test) sont scorées. On peut alors aisément construire les matrices de confusion, courbes ROC, de lift, etc. A partir de SAS 9.3, l'instruction SCORE permet d'appliquer le modèle à un échantillon test et l'option FITSTATS affichera divers indicateurs de qualité sur ces données.

Bonjour, J'essaye d'utiliser la fonction week dans mon programme, pour convertir une date en découpage hebdo. Il semble que cette fonction ne soit pas reconnue. Je suis actuellement en SAS V8, est-ce que cette fonction n'est dispo qu'en V9 ? Je vous remercie pour vos réponses. Bonne journée !

Bonjour. Effectivement la fonction WEEK est nouvelle avec la version 9. A l'utilisation, elle nécessite un 2e argument, "V" ou "W" pour indiquer le mode de calcul des numéros de semaine. Les semaines commencent le lundi et la semaine n°1 commence au 1er lundi de janvier. Les jours précédant le 1er lundi de janvier appartiennent à la semaine 52 si on indique "V", ou la semaine 0 avec "W".

En version 8, vous devez utiliser la fonction INTCK qui calcule le nombre de lundis entre 2 dates (WEEK.2 désigne des semaines commençant le lundi) : semaine=INTCK("WEEK.2", MDY(1,1,YEAR(maDate)), maDate) ; Avec cette formule, les jours précédant le 1er lundi de janvier appartiendront à la semaine 0.

Bonjour, je suis en stage et je voudrais réaliser un arbre de décision sous SAS. Je voudrais connaître la forme du programme permettant de construire un arbre de décision sous SAS. Merci d'avance

Il n'existe malheureusement pas de programme existant directement dans SAS pour réaliser des arbres de décision. Ceux-ci peuvent être produits avec l'interface SAS Enterprise Miner, qui fait l'objet d'un module facturé en sus.

A partir de SAS 9.4, on peut cependant produire des arbres de décision avec la procédure HPSPLIT de SAS/STAT.