By default, SAS will include a cons

By default, SAS will include a constant term, or intercept , in the model.
Which model should be used? This depends on ...
● the design of the experiment (completely randomized design, randomized block design, split-plot
design, etc.)
● the manner in which strawberry plants and treatments were chosen and subsequently measured (for
example, repeated measures vs. destructive sampling)
● whether each factor is considered to be fixed or random (if levels of the factor were randomly
chosen from some population to represent variability in that population, the factor is random; if
levels were specifically chosen to be compared to each other, the factor is fixed)
● the principle of parsimony; the simplest appropriate model that adequately describes the results
should be used
● results from prior experience and from other statistical models
● the statistical reference book you decide to use (for example, some authors advocate using a
block*subplot interaction term in a split-plot experiment, while others assume that this interaction
will be small and do not include it in the model).
SAS can provide the numbers you will need to conduct your own data analyses for any approach which
involves linear models, but you should consult an appropriate reference when deciding which model to use.
To examine the output of PROC GLM, consider the example in which yield is modeled as a function of
strawberry variety, type of fertilizer, and their interaction.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โดยค่าเริ่มต้น SAS จะมีเป็นระยะคง หรือจุดตัดแกน ในรูปแบบควรใช้รูปแบบใด นี้ขึ้นอยู่กับ...●การออกแบบการทดลอง (สมบูรณ์ออกแบบ randomized, randomized ออกแบบบล็อก แบ่งแปลงออกแบบ ฯลฯ)●ลักษณะ ในสตรอเบอรี่พืชและรักษาที่ถูกเลือก และในเวลาต่อมาวัด (ตัวอย่าง มาตรการซ้ำเปรียบเทียบกับการสุ่มตัวอย่างแบบทำลาย)●ว่าแต่ละปัจจัยถือเป็นคงที่ หรือแบบสุ่ม (ถ้าระดับของตัวคูณเป็นแบบสุ่มเลือกจากประชากรบางอย่างถึงความแปรผันในประชากรที่ ตัวคูณคือสุ่ม ถ้าระดับโดยเฉพาะได้เลือกที่จะเปรียบเทียบกัน คงตัว)● parsimony หลักการ รูปแบบที่เหมาะสมง่ายอธิบายผลลัพธ์อย่างเพียงพอควรใช้●ผลลัพธ์ จากประสบการณ์ก่อนหน้า และรุ่นอื่น ๆ ทางสถิติ●หนังสืออ้างอิงทางสถิติที่จะใช้ (ตัวอย่าง เขียนบางอย่างสนับสนุนใช้เป็นบล็อก * คำโต้ตอบ subplot ในทดลองแบ่งลงจุด ขณะที่คนอื่น ๆ คิดที่โต้ตอบนี้จะเล็ก และไม่รวมไว้ในแบบ)SAS สามารถให้หมายเลขที่คุณจะต้องทำการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณเองใด ๆ วิธีการที่เกี่ยวข้องกับแบบจำลองเชิงเส้น แต่คุณควรดูการอ้างอิงที่เหมาะสมเมื่อตัดสินใจแบบจำลองที่จะใช้การตรวจสอบผลลัพธ์ของ PROC GLM พิจารณาตัวอย่างซึ่งเป็นจำลองผลตอบแทนเป็นฟังก์ชันของต่าง ๆ สตรอเบอร์รี่ ชนิดของปุ๋ย และการโต้ตอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยค่าเริ่มต้น , SAS จะรวมถึงระยะเวลาคงที่หรือสกัดกั้น ในรูปแบบ .
แบบที่ควรจะใช้ ? มันขึ้นอยู่กับ . . . . . . .
●การออกแบบการทดลอง ( Completely Randomized Design ตาม Block , แยกแปลง
ออกแบบ ฯลฯ )
●ลักษณะที่พืชสตรอเบอร์รี่และการรักษาที่ถูกเลือกและวัดต่อมา (
ตัวอย่างการวัดซ้ำ กับ สุ่มทำลาย )
●ไม่ว่าแต่ละปัจจัยถือว่าคงที่ หรือแบบสุ่ม ( ถ้าระดับของปัจจัยสุ่มเลือกมาจากประชากร
แสดงความผันแปรในประชากร ปัจจัยสุ่ม ถ้า
ระดับโดยเฉพาะเลือกเป็นเมื่อเทียบกับแต่ละอื่น ๆ ปัจจัยคงที่ )
●หลักการแห่งความตระหนี่ ; ง่ายเหมาะสม รุ่นที่นำมาอธิบายผล

ควรใช้●ผลจากประสบการณ์และจากแบบจำลองทางสถิติอื่น ๆ
●สถิติอ้างอิงหนังสือที่คุณตัดสินใจที่จะใช้ ( ตัวอย่างเช่น บางคนเขียนสนับสนุนการใช้
* บล็อกนิดปฏิสัมพันธ์ในระยะใน Split plot การทดลอง ในขณะที่คนอื่นคิดว่ามันปฏิสัมพันธ์
จะเล็กและไม่รวมไว้ในแบบจำลอง
)SAS สามารถให้ตัวเลขคุณจะต้องนำข้อมูลจากการวิเคราะห์ของคุณเองใด ๆที่เกี่ยวข้องกับวิธีการ
แบบเชิงเส้น แต่คุณควรปรึกษาอ้างอิงที่เหมาะสมในการตัดสินใจซึ่งรูปแบบการใช้งาน เพื่อศึกษาผลของ proc
glm ลองพิจารณาตัวอย่างที่ให้ผลแบบฟังก์ชัน
สตรอเบอร์รี่หลากหลายประเภท ปุ๋ย และการโต้ตอบของพวกเขา