Variance components can be estimate

Variance components can be estimated by the method of moments from ANOVA Type III MS,
but two complications arise in the case of unbalanced data: First, such estimates are reasonable estimates if the data are not too badly balanced, but the statistical properties of such estimators are unknown, so it can be difficult to know how reliable they are for a given data set. Second, the expected mean squares shown for the balanced data set above are not correct for the unbalanced data case, as the coefficients on the variance components are affected by the data structure. The computation of the coefficients can be horribly complex (Milliken and Johnson, 2004; Rawlings et al., 2001), but we can get the coefficients using SAS Proc GLM with the random statement, resulting in this output:

結果 (中文) 1:

方差分量可以估计的方差分析 III 型 MS，从矩量法但两个并发症出现不平衡数据︰ 第一，这种估计是合理的估计如果太严重不平衡的数据，但这种估计量的统计特性是未知的所以它可以很难知道如何可靠他们对于一个给定的数据集。第二，预期的均值平方以上的平衡数据集显示并非正确对于不平衡的数据的情况，因为在方差分量系数受数据结构。系数的计算可以非常复杂 （米利肯和约翰逊，2004 年;罗林斯等人，2001年），但我们得到的系数的随机的语句，使用 SAS Proc GLM 造成此输出︰

結果 (中文) 2:

方差组件可以通过的时刻的从第三ANOVA类型MS的方法来估计的，
但有两个并发症不平衡数据的情况下发生：第一，这样的估计是合理的估计，如果数据是不太严重平衡，但是，这种估计的统计特性是未知的，所以它可能难以知道他们是对于给定的数据组如何可靠。第二，对于平衡上述数据集示出的预期均方不是为不平衡数据的情况下正确的，因为在方差分量的系数由数据结构的影响。系数的计算可以是可怕络合物;，但我们可以使用SAS PROC GLM与随机语句得到的系数，从而产生这个输出（米利肯和Johnson，2004年罗林斯等人，2001）：

結果 (中文) 3:

方差分量可以通过方差分析方法的矩估计III型MS，但两个并发症出现在不平衡的数据的情况下：首先，这样的估计是合理的估计，如果数据不是太严重平衡，但这样的估计的统计特性是未知的，所以它可以很难知道他们是可靠的，对于一个给定的数据集。其次，预期的平衡数据集所示的平均平方是不正确的不平衡数据的情况下，作为方差分量的系数的影响的数据结构。系数的计算可以非常复杂，（米利肯和约翰逊，2004；罗林斯et al.，2001），但我们可以利用SAS PROC GLM与随机语句得到的系数，从而在输出：