Para ver los valores que toma un formato con SAS tenemos que emplear el PROC FORMAT. La sintaxis es muy sencilla:

proc format
library = work.formats fmtlib;
select &formato.
run;

Tenéis que poner el nombre del formato sin punto. Sintaxis sencilla, pero difícil de recordar (por lo menos a mi me ha pasado). Saludos.

Tenemos buenas noticias para todos aquellos que se quieran introducir en el mundo de R. El curso que se puso en marcha hace unos 9 meses tiene una nueva edición. Además se incorpora al equipo de formadores formado por Juan José Gibaja y Carlos Gil Juan Pablo Braña. No hace falta desear éxito. Está garantizado.

Para más información —–> A Q U Í

«Retuitead», compartir, pulsar «Me Gusta» para que tenga el mayor alcance posible. Saludos.

Debido a problemas con un servidor hace años descubrí la macro Split. Básicamente lo que hace es partir un conjunto de datos SAS en múltiples conjuntos de datos SAS con el mismo número de observaciones, además lo hace en un solo paso data. La forma de particionar el conjunto de datos es muy simple, si alguien tiene dudas con el código que lo comente y lo analizamos mejor. La macro (mejorada) es:

Hoy sois vosotros los que tenéis que ayudar al dinosaurio. Ya no estoy para estas cosas. Tengo un problema. Fichero de texto separado por ; típico csv de toda la vida. Este fichero de texto contiene diversos campos que a mis efectos son de texto. Si abrimos el fichero con una hoja de cálculo tendríamos:

Pues bien, a la hora de importar unos datos con esa estructura desde SAS no soy capaz de que Dato2 siga conservando las comillas. Con IMPORT tampoco me funciona. El código sería algo parecido a esto:

Mientras comía hoy he estado leyendo el The Forrester Wave™: Big Data Predictive Analytics Solutions, Q1 2013 un informe sobre las herramientas de análisis predictivo con mayor presencia en el mercado. Las herramientas de SAS e IBM son las mejor paradas en el estudio:

Típico gráfico bivariable con «pelotitas». No voy a entrar en la calidad del gráfico ni de la segmentación representada. Pero es difícil saber dónde quedaría R, tenemos a la gente de Revolutions Analytics pero en mi opinión no sirve para medir la presencia de R. Es evidente que tampoco es la intención de esta gente medir el uso de software no comercial, pero eso se averigua leyendo el análisis, no viendo los títulos. De momento me seguiré quedando con TIOBE. Saludos.

Os presento una app que ha lanzado SAS para emplear el Big Data en la toma de decisiones: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.sas.bigdataoverload&feature=more_from_developer#?t=W10. Me la ha mandado mi amigo Pepelu. En cuanto pueda me la descargo y comienzo a jugar a ver cómo se me da esto del análisis de grandes volúmenes de información que ahora llaman Big Data e incluso se pueden leer artículos sobre el tema en la prensa más generalista.

Con la de años que llevan algunos haciendo esto…

El uso de formatos en SAS para la creación de intervalos puede ahorrarnos tanto escritura de código como espacio en nuestros conjuntos de datos SAS. Una vez que nos familiaricemos con ellos evitaremos la creación de sentencias IF anidadas y generar nuevas variables de texto de gran longitud en nuestro dataset. Sin embargo siempre me plantean la misma cuestión, ¿por dónde están cerrados los intervalos en un formato? Hoy vamos a generar una serie de ejemplos para analizar este tema. Partimos de un conjunto de datos aleatorio con una variable de poisson con media 18:

Mirad para que sirve call sound:

data _null_;
call sound(659,100);
call sound(659,100);
call sound(659,200);
call sound(659,100);

call sound(659,100);
call sound(659,200);

call sound(659,100);
call sound(784,100);
call sound(523,100);
call sound(587,100);
call sound(659,400);

call sound(698,100);
call sound(698,100);
call sound(698,150);
call sound(698,50);

call sound(698,100);
call sound(698,100);
call sound(659,100);
call sound(659,50);
call sound(659,50);

call sound(659,100);
call sound(587,100);
call sound(587,100);
call sound(659,100);

call sound(587,200);
call sound(784,200);

run;

Felices Fiestas.

Una macro de SAS interesante que nos permite ahorrar código. Dada una macro variable necesitamos contar el número de palabras que tiene esta macro variable. Para ello vamos a crear una función con código macro:

%let texto = uno dos tres;

%macro cuenta(mv);
%eval(%sysfunc(length(%cmpres(&mv.),%str( ))) - %length(&mv.) + 1)
%mend;

%put La Macrovariable Texto tiene %cuenta(&texto.) palabras;

Vemos que la macro variable texto tiene tres palabras y necesitamos contabilizarlas para automatizar un código. La propuesta que se plantea es el cálculo de la longitud de la macro sin espacios frente a la longitud de la macro variable con espacios. La diferencia más uno será el número de palabras de nuestro texto. Como aspectos interesantes tenéis el uso de %str( ) , %cmpres y como se juega con %sysfunc para evitar algún que otro problema. Esta macro tiene sus problemas, no pongáis más de dos espacios que la volvéis loca. Pero puede resultar muy útil para determinadas cosas. Saludos.

Un truco Excel que implica la utilización de la función JERARQUIA para la creación de un ranking y que la complementamos con la tramificación de ese ranking, de este modo creamos tramos de una variable numérica con Excel sin necesidad de ordenación previa. La situación sería:

Tenemos un campo cuantitativo que deseamos tramificar. El primer paso es la fórmula JERARQUIA:

=JERARQUIA(A1;A1:A30;1)

Creamos un valor numérico que va desde el 1 hasta el 30 en función de la posición que ocupa, el último elemento de la función nos indica si es descendente (0) o si es ascendente (1). Ahora tenemos que dividir esos 30 valores en 4 grupos (por ejemplo) para ello hacemos una fórmula ya conocida para los lectores de esta bitácora:

Mirad que he visto datos en mi vida. Y esos datos siguen muchas distribuciones. Y una de las distribuciones más habituales con las que me he encontrado es la distribución de poisson. Esta distribución tiene una característica muy interesante: la varianza es igual que la media. Y si la varianza no es igual a la media tenemos distribuciones de poisson sobredispersa o poisson infradispersa con propiedades muy interesantes y que se emplea mucho en el ámbito actuarial, aunque tendremos eventos con una distribución de poisson cuando estamos hablando de eventos independientes en intervalos de tiempo. No soy yo el más adecuado para escribir sobre el modelo matemático que tienen detrás estas distribuciones, pero si me gustaría mostraros como hacer mediante SAS con el PROC GENMOD algo tan básico como obtener el parámetro asociado a mi distribución de poisson y el intervalo de confianza al 95% para este parámetro. Vale que el parámetro es la media pero tengo que escribiros un código SAS importante ¿Y cómo lo calculamos?

Nos pasan un fichero de texto y tenemos números con separación decimal americana y Excel, ¡horror! En este blog se pasaron soluciones a este problema pero hoy vamos a emplear una solución muy sencilla mediante fórmulas. Nada complicado, se trata de enlazar las funciones SUSTITUIR y VALOR:

=VALOR(SUSTITUIR(A1;».»;»,»))

Así de sencillo. Espero que os sea de utilidad. Saludos.

De nuevo Juanjo Gibaja y Carlos Gil ponen en marcha un nuevo curso de estadística con R. Gratuito y abierto a todo aquel que desee inscribirse. En la web de Carlos podéis encontrar más información acerca de este nuevo curso. El nombre ahora es Introducción a la Estadística Moderna con R. Viendo como funcionó el anterior curso el éxito está garantizado y en este caso la temática es más interesante si cabe por lo que le auguro aun mayor éxito.