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Toujours sur le blog d'Arthur Charpentier : Reproducibility and randomness. Où il est question de la capacité de R et de SAS à générer des échantillons aléatoires similaires... avec un appel à toutes les voitures à la fin... SASwomen and SASmen, any ideas ?
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bizarre tout de meme, les 2 premieres valeurs des méthodes manuelles sont les memes puis ça "degenere"..mystére...
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Bonjour,
Citation de l'aide SAS (topic seed values):
"The seed variable must be initialized before the first execution of the function or CALL routine. After each execution of a function, the current seed is updated internally, but the value of the seed argument remains unchanged. "
Après chaque itération, the current seed is updated internally. Je dis peut-être une gross bétise ^^, mais il est possible que SAS et R n'utilise pas le même calcul sur ce "current seed"...
Après vu que je ne connais pas vraiment R...
Bonne journée
Calcul du current seed sous R :
x=(ax+c)mod(M) avec
a=843314861
c=453816693
M=2**31
Calcul du current seed sous SAS :
SEED = mod( SEED * 397204094, 2**31-1 )
Qu'en pensez-vous ?
++
Dernière modification par dps.sylvain (13-05-2013 09:50:16)
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j'ai répondu... (mais ne sais pas si ma réponse est déjà en ligne).
en résumé : on ne peut pas reproduire par une étape data le fonctionnement de CALL RANUNI parce que cela implique le stockage dans des variables SAS de nombres "trop grands" (supérieurs à 2^53, entier le plus grand que l'on peut stocker dans une variable SAS sous Windows). CALL RANUNI (ou RANUNI) n'a pas ce problème - les nombres aléatoires sont calculés "correctement".
R doit avoir le même problème (mais l'entier le plus grand stockable dans une variable sous R doit être différent) ce qui explique les résultats différents.
De plus, on obtient n'importe quoi avec une étape DATA qui simule le fonctionnement de CALL RANUNI... il est fort à parier qu'avec R, c'est la même chose.
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