Similarities of Automobiles with Confidence Ratings

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 /*   TITLE: Similarities of Automobiles with Confidence Ratings */
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 /* SUPPORT: saswfk                      UPDATE: 8/10/2007       */
 /*     REF: Null & Sarle, 1982 (SUGI Proceedings)               */
 /*    MISC:                                                     */
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title "Similarities of Automobiles with Confidence Ratings";

data autosim;
   Subject = floor((_n_-1)/20)+1;
   input (VolvoWagon AstonMartin DeLorean Chevette RabbitDiesel
          Jaguar Mustang Triumph Continental Omega Datsun LeBaron
          Hornet HondaCivic Squire LeMans Riviera SaabTurbo
          Champ Mercedes) (2.);
   label
      volvowagon   = 'Volvo Wagon'
      astonmartin  = 'Aston-Martin'
      delorean     = 'De Lorean'
      chevette     = 'Chevette'
      rabbitdiesel = 'Rabbit Diesel'
      jaguar       = 'Jaguar XKE'
      mustang      = 'Mustang GT'
      triumph      = 'Triumph TR7'
      continental  = 'Continental'
      omega        = 'Omega'
      datsun       = 'Datsun 210'
      lebaron      = 'Le Baron'
      hornet       = 'Hornet'
      hondacivic   = 'Civic'
      squire       = 'Country Squire'
      lemans       = 'Le Mans'
      riviera      = 'Riviera'
      saabturbo    = 'Saab Turbo'
      champ        = 'Champ'
      mercedes     = 'Mercedes 300d';
   datalines;
-1
 7
 8 3
 6 7 5
 7 5 5 0
 9 3 510 8
-1 5 5 9 8 8
10 3 5 8 7 1 2
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 6 7 5 6 8 7 5 7 3
 8 5 5 3 1 8 7 8 9 7
 7 5 5 9 9 6 6 9 2 2 8
 5 7 3 5 6 7 8 810 6 4 6
 4 5 3 1 010 7 610 7 9 8 4
 3 6 5 5 6 6 7 5 9 5 5 6 4 7
 6 4 5 7 7 6 5 6 3 2 8 1 5 8 6
 6 5 5 6 7 8 6 7 3 6 7 2 6 5 410
 8 5 4 6 6 2 3 3 8 6 8 8 6 5 8 7 6
 5 8 5 1 0 8 8 7 9 8 2 8 7 0 6 9 7 7
 8 5 3 8 5 4 4 2 7 8 8 6 8 6 6 5 6 3 7
-1
 8
 8 6
 710 9
 5 8 8 4
 7 3 4 9 9
 7 9 5 7 4 9
 8 4 5 8 5 8 3
 8 8 6 8 8 7 6 9
 8 4 9 6 4 9 5 7 5
 7 3 4 8 2 8 3 8 6 7
 8 9 9 7 7 7 8 710 5 4
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-1
 5
 8 5
 5 5 9
 3 9 8 1
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 4 8 5 1 2 9 3 710 8 5 7 2
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-1
 6
 9 0
 9 810
 81010 0
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-1
 3
 4 4
 2 3 6
 2 1 7 1
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-1
 7
 9 3
 81010
 7 910 4
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-1
 4
 5 4
 81010
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-1
 3
 5 5
 5 4 4
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-1
 8
 7 4
 2 5 9
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-1
 5
 8 5
 5 5 9
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 4 6 6 6 4 6 4 5 8 5 5 7 3 4 9 8 5 4 7
;

data autocon;
   Subject=floor((_n_-1)/20)+1;
   input (w1-w20) (2.);
   datalines;
 0
 1
 1 0
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 9 1 110 8
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 9 1 11010 9 910
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 7 3 11010 6 9 910 9
 9 1 0 9 9 8 9 91010 8
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 0
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 3 8
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 0
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 0
 1
 4 1
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 9 9 9 9
 9 9 9 9 9
 9 9 9 9 9 9
 9 9 9 9 9 9 9
 9 9 9 9 9 9 910
 9 9 9 9 9 9 9 9 9
 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
 9 9 9 9 9 9 9 9 9 8 9 9 9 9 9
 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
 0
 9
 5 9
 91010
 9 910 9
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;

data auto;
   merge autosim autocon;
run;

ods graphics on;

title2 "Fitting Squared Distances";
title3 "ALSCAL S-Stress=.44724";
proc mds fit=2 data=autosim coef=diag level=ordinal;
   var volvowagon -- mercedes;
   subject subject;
run;

title2 "Fitting Distances";
proc mds data=autosim coef=diag level=ordinal;
   var volvowagon -- mercedes;
   subject subject;
run;

title3 "With Confidence Ratings Used as Data Weights";
proc mds data=auto coef=diag level=ordinal;
   var volvowagon -- mercedes;
   weight w1-w20;
   subject subject;
run;

ods graphics off;