Furthermore, as mentioned above, th

Furthermore, as mentioned above, the statistical properties of these estimates are not known, so, for example, exact estimates of their standard errors are unknown.
Estimation of least square means can also be problematic. Recalling that RILs 5 and 51 were completely missing at least one location, note the results when we request the least square means for RILs with Proc GLM:

結果 (中文) 1:

此外，如上文所述，这些估计数的统计性质尚不清楚，所以，举个例子，其标准误差的精确估计是未知。估计的最小平方的手段也会带来问题。当我们要求的最小二乘的手段与 Proc GLM RILs 回顾 RILs 5 和 51 完全失踪至少一个位置，请注意结果︰

結果 (中文) 2:

此外，如上所述，这些估计的统计特性是未知的，因此，例如，它们的标准误差的精确估算值是未知的。
最小二乘装置估计也可以是有问题的。忆及重组自交系5和51完全缺失的至少一个位置，记时的结果，我们要求最小二乘装置，用于用PROC GLM重组自交系：

結果 (中文) 3:

此外，如上所述，这些估计的统计特性是不知道的，所以，例如，他们的标准误差的精确估计是未知的。最小二乘法的估计也可能是有问题的。回顾5和51系完全缺失至少一个位置，注意的结果时，我们要求重组自交系与Proc GLM最小二乘方法：