le macro afd(dataset,ident,class,listev,m) le macro afd(dataset,ident,classe,listev,m) Procédure SAS principale. candisc = canonical discrimination

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1 le macro afd(dataset,ident,class,listev,m) le macro afd(dataset,ident,class,listev,m) %macro afd(dataset,ident,class,listev,m) %* Afd de dataset %* ident variable contenant les identificateurs %* des individus %* listev liste des variables (numeriques) %* class variable contenant les classes %* m min(p,c-1) ou p est le nombre de variables et c le nombre de classes %macro afd(dataset,ident,class,listev,m) %* Afd de dataset %* ident variable contenant les identificateurs %* des individus %* listev liste des variables (numeriques) %* class variable contenant les classes %* m min(p,c-1) ou p est le nombre de variables et c le nombre de classes %* options edition options linesize=80 nodate pagesize=66 nonumber title "A.f.d. des donnees de &dataset" footnote %mend data donnees (keep=ident classe &listev) set sasuser.&dataset ident=left(&ident) classe=&classe run proc candisc data=donnees out=compi outstat=teltpr class class var &listev Procédure SAS principale. candisc = canonical discrimination keep= définit la liste de variabls à retenir dans la table de sortie

2 proc candisc data=donnees out=compi outstat=teltpr class class var &listev Impression de la table compi proc print data=compi noobs round run Procédure SAS principale. candisc = canonical discrimination Liste des options 1. out=compi la table de sortie compi contient les variables orginales, les canonical variables scores, c-à-d les Composantes canoniques 2. outstat=teltpr la table de sortie teltpr est une table de TYPE=CORR qui rassemble des statistiques variées de l analyse moyennes des classes (baycentres), écarts-type, corrélations, corrélations canoniques, structure canonique, coefficients canoniques, moyennes des variables canoniques par classe. Impression de la table compi proc print data=compi noobs round run Suivront ensuite les préparations pour les graphiques Projection des individus et leurs barycentres proc transpose data=tcorvf out=corvf proc print noobs round run data coordi set compi compb run %mend Impression de la table corvf qui contient les ccordonnées des points du cercle des corrélations. La table coordi sert au dessin des individus projetés. Elle combine la table compi contenant les composantes canoniques et celle compb qui contient les moyennes dans chaque classe de ces composantes canoniques.

3 Projection des individus et leurs barycentres Lecture des résultats Observations 87 DF Total 86 Variables 15 DF Within Classes 79 Classes 8 DF Between Classes 7 Class Level Information Variable class Name Frequency Weight Proportion CE CE CN CN CW CW Es Es Nd Nd SE SE SW SW Ws Ws Multivariate Statistics and F Approximations S=7 M=3.5 N=31.5 Statistic Value F Value Num DF Den DF Pr > F Wilks Lambda <.0001 Pillai s Trace <.0001 Hotelling-Lawley Trace <.0001 Roy s Greatest Root <.0001 NOTE F Statistic for Roy s Greatest Root is an upper bound. Adjusted Approximate Squared Canonical Canonical Standard Canonical Correlation Correlation Error Correlation

4 Corrélations canoniques Test of H0 The canonical correlations in the current row and all that follow are zero Likelihood Approximate Ratio F Value Num DF Den DF Pr > F < < < Raw Canonical Coefficients Variable Can1 Can2 Can3 Can4 txcr etra urbr jeun age chom agri arti cadr empl ouvr prof fisc crim fe Projections des barycentres Class Means on Canonical Variables class Can1 Can2 Can3 Can4 CE CN CW Es Nd SE SW Ws Composantes canoniques i c C C C C C C f d l C C C C C C C C C a a a a a a e e a a a a a a a a a a n n n n n n 9 n s n n n n n n n n n t s CE Nd CN Ws SE SW SW SW SE Ws CN CN CE Es SW CN CE CE Ws CN SW SW

5 Corrélations variables composantes canoniques _NAME_ COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6 COL7 txcr etra urbr jeun age chom agri arti cadr empl ouvr prof fisc crim fe