This output was requested by the SO

This output was requested by the SOLUTION option. There are many ways to estimate effects in a linear
model with categorical predictors. SAS chooses to do so by alphabetizing the levels of each factor, then
assigning an effect size of zero to the last alphabetically-ordered level of each factor and its interactions. To
predict the response for, say, Fertilizer K for the Red variety, use the equation (Intercept) + (K effect) +
(Red effect) + (K*Red interaction effect), or 9.13 - 0.30 - 0.33 + 0.10 = 8.60. The t-test values listed on
the right can be used to test if certain parameters are significantly different from zero; in this case, they
compare the levels of each factor to the last alphabetically-ordered level (which is forced to be zero). The
SOLUTION statement is useful for determining how treatment effects can be contrasted or estimated within
PROC GLM.
For the interaction effects, FERTILIZ is listed first and changes levels more slowly than VARIETY. Think of
the odometer on a car; the numbers on the right turn more quickly than numbers on the left. The same is
true of SAS's ordering of interaction effects.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลผลิตนี้ถูกร้องขอ โดยตัวเลือกโซลูชัน มีหลายวิธีในการประเมินผลในแบบเชิงเส้นรุ่นกับ predictors แน่ชัด SAS เลือกที่จะทำ alphabetizing ระดับของแต่ละปัจจัย แล้วกำหนดขนาดเป็นผลของศูนย์ระดับสั่งตามตัวอักษรที่สุดท้ายของแต่ละปัจจัยและการโต้ตอบของ ถึงทำนายการตอบสนองสำหรับ พูด ปุ๋ย K หลายสีแดง ใช้สมการ (จุดตัดแกน) + (K ผล) +(ผลสีแดง) + (K * ผลโต้ตอบสีแดง), หรือ 9.13 - 0.30 - 0.33 + 0.10 = 8.60 ค่าทดสอบ t ที่อยู่ในด้านขวาคุณสามารถใช้เพื่อทดสอบถ้าพารามิเตอร์บางอย่างแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญจากศูนย์ ในกรณีนี้ พวกเขาเปรียบเทียบระดับของแต่ละปัจจัยในระดับสุดท้ายที่สั่งตามตัวอักษร (ซึ่งถูกบังคับให้เป็นศูนย์) ที่งบแก้ปัญหาจะเป็นประโยชน์สำหรับการกำหนดวิธีการรักษาลักษณะพิเศษสามารถเปรียบเทียบ หรือประเมินภายในPROC GLMสำหรับผลกระทบจากการโต้ตอบ FERTILIZ อยู่ก่อน และระดับการเปลี่ยนแปลงช้ากว่ามากมาย คิดถึงเครื่องวัดระยะทางบนรถ หมายเลขทางด้านขวาเปิดได้รวดเร็วกว่าตัวเลขทางด้านซ้าย เดียวกันคือจริงของ SAS ของสั่งผลโต้ตอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เอาท์พุทนี้ได้รับการร้องขอจากตัวเลือกการแก้ปัญหา มีหลายวิธีที่จะประเมินผลกระทบในเชิงเส้นเป็น
รุ่นที่มีการพยากรณ์เด็ดขาด SAS เลือกที่จะทำเช่นนั้นโดย alphabetizing ระดับของแต่ละปัจจัยแล้ว
กำหนดขนาดของผลกระทบของศูนย์ถึงระดับตัวอักษรสั่งสุดท้ายของแต่ละปัจจัยและการมีปฏิสัมพันธ์ของ เพื่อ
ทำนายการตอบสนองสำหรับการพูด, ปุ๋ย K สำหรับหลากหลายสีแดงใช้สมการ (ตัด) + (K ผลกระทบ) +
(มีผลสีแดง) + (K * ปฏิสัมพันธ์สีแดง) หรือ 9.13 - 0.30-0.33 + 0.10 = 8.60 . ค่า t-test ที่ระบุไว้ใน
ที่เหมาะสมสามารถนำมาใช้เพื่อทดสอบว่าพารามิเตอร์บางอย่างที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญจากศูนย์; ในกรณีนี้พวกเขา
เปรียบเทียบระดับของปัจจัยแต่ละสุดท้ายระดับตัวอักษรสั่ง (ซึ่งถูกบังคับให้เป็นศูนย์)
คำสั่ง SOLUTION จะเป็นประโยชน์สำหรับการกำหนดวิธีการรักษาผลกระทบจะเทียบหรือภายในระยะเวลาประมาณ
PROC GLM.
สำหรับผลกระทบปฏิสัมพันธ์ปุ๋ยและเป็น บริษัท จดทะเบียนครั้งแรกและการเปลี่ยนแปลงระดับช้ากว่าพันธุ์ คิดว่า
วัดระยะทางบนรถ; ตัวเลขบนเลี้ยวขวาขึ้นอย่างรวดเร็วกว่าตัวเลขบนซ้าย เช่นเดียวกับ
ที่แท้จริงของ SAS ของการสั่งซื้อของผลกระทบการทำงานร่วมกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลผลิตนี้ถูกร้องขอโดยโซลูชั่นทางเลือก มีหลายวิธีที่จะประเมินผลในรูปแบบเชิงเส้น
กับตัวแปรเชิงคุณภาพ แซส เลือกที่จะทำดังนั้น โดยจัดเรียงระดับของแต่ละปัจจัยแล้ว
ให้ผลขนาดของศูนย์ตามตัวอักษรสั่งระดับสุดท้ายของแต่ละปัจจัย และการมีปฏิสัมพันธ์

ทำนายการ , พูด , ปุ๋ย K สำหรับความหลากหลายสีแดงใช้สมการ ( ตัด ) ( k Effect )
( ผลสีแดง ) ( K * ปฏิสัมพันธ์สีแดงผล ) หรือ 9.13 - 0.30 - 0.33 0.10 = 8.60 . ค่า t-test แสดงบน
สิทธิสามารถใช้ทดสอบว่าตัวแปรบางอย่างจะแตกต่างจากศูนย์ ในกรณีนี้พวกเขา
เปรียบเทียบระดับของแต่ละปัจจัยสุดท้ายตามตัวอักษรสั่งระดับ ( ซึ่งบังคับให้เป็นศูนย์ )
โซลูชั่นที่เป็นประโยชน์สำหรับการกำหนดวิธีการแจ้งผลการรักษาสามารถขัดหรือประมาณภายใน proc glm
.
สำหรับผล fertiliz , อยู่ก่อน และการเปลี่ยนแปลงในระดับที่ช้ากว่าที่หลากหลาย คิดถึง
เข็มในรถ ตัวเลขด้านขวาเปิดเร็วกว่าตัวเลขที่ด้านซ้าย เป็นเหมือนกัน
ที่แท้จริงของ SAS สั่งผลปฏิสัมพันธ์