Procedimiento Mixed
Model Information
Conj. datos WORK.EMILY
Variable dependiente yield
Estructura de covarianza Variance Components
Método de estimación REML
Método de varianza Perfil
del residual
Método SE de Basado en el modelo
efectos fijos
Método de grados Contención
de libertad
Información de nivel de clase
Class Levels Values
env 3 1 2 3
rep 2 1 2
block 8 1 2 3 4 5 6 7 8
gen 135 1 10 100 101 102 103 104 105
106 107 108 109 11 110 111 112
113 114 115 116 117 118 119 12
120 121 122 123 124 125 126
127 128 129 13 130 132 133 134
135 136 14 15 16 17 18 19 2 20
21 22 23 24 25 26 27 28 29 3
30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
4 40 41 42 43 44 45 46 47 48
49 5 50 51 52 53 54 55 56 57
58 59 6 60 61 62 63 64 65 66
67 68 69 7 70 71 72 73 74 75
76 77 78 79 8 80 81 82 83 84
85 86 87 88 89 9 90 91 92 93
94 95 96 97 98 99
Dimensions
Parámetros de covarianza 3
Columnas en X 544
Columnas en Z 54
Asuntos 1
Obs máx por asunto 810
Observaciones utilizadas 810
Observaciones no utilizad 0
Observaciones totales 810
Sistema SAS 11:41 Friday, May 31, 2002 2
Procedimiento Mixed
Iteration History
Iteration Evaluations -2 Res Log Like Criterion
0 1 5692.58877258
1 2 5634.13258869 0.00000000
Se ha cumplido el criterio de convergencia.
Estimadores de parámetro de covarianza
Error Z
Cov Parm Estimador estándar Value Pr Z
rep(env) 4298.87 4077.17 1.05 0.1459
block(env*rep) 3787.09 1598.62 2.37 0.0089
Residual 29158 2172.74 13.42 F
env 2 3 279.93 0.0004
gen 134 360 3.26
Today I have developed a SAS script to do it!!! Visit my page (under development) and download it in section "Mixed Model": http://improvestats.github.io/ImproveSAS_en/
*But, you can Perform the mixed model analysis to Alpha lattice design using;
proc mixed data=ALPHA_DATA;
class ENV REP BLOCK GEN;
model VAR1=ENV; /*
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