分析内容：

用2个玉米品种为父本，用其他6个玉米品种为母本，安排二级系统分组试验，得到每穗

行数及单株籽粒产量Y的观测值如下：

父本    母本       观测数据（x，Y）

A1       B1        (14.8,93)   (15.6,106)  (14.8,91)

         B2        (17.6,106)  (18.8,87)   (18,88)

         B3        (14.4,117)  (15.2,102)  (15.6,120)

B1       B4        (18.4,118)  (20,140)    (17.6,111)

         B5        (17.6,157)  (15.2,105)  (16.4,119)

         B6        (18.8,157)  (18,184)    (17.2,135)

SAS程序如下：

data ex;

do a=1 to 2;

do b=1 to 3;

do i=1 to 3;

input x y@@;

output;

end;

end;

end;

cards;

14.8 93 15.6 106 14.8 91 17.6 106 18.8 87 18 88 14.4 117 15.2 102 15.6 120

18.4 118 20 140 17.6 111 17.6 157 15.2 105 16.4 119 18.8 157 18 164 17.2 135

;

proc glm;

class a b;

model y=x a b(a)/solution;

lsmeans a b(a);run;

SAS结果输出：

        The SAS System                       

       The GLM Procedure

Class Level Information

Class         Levels    Values

a             2         1 2

b             3         1 2 3

Number of observations    18

                                                        

                                                     

Dependent Variable: y

Source       DF     Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F

Model      6       8422.452288      1403.742048     10.38      0.0005

Error      11      1487.992157      135.272014

Cor Total  17     9910.444444

R-Square     Coeff Var      Root MSE        y Mean

0.849856      9.893747      11.63065      117.5556

Source       DF       Type I SS     Mean Square    F Value    Pr > F

  x          1     1812.217070     1812.217070      13.40    0.0038

  a          1     3144.631894     3144.631894      23.25    0.0005

  b(a)       4     3465.603324      866.400831       6.40    0.0065

Source       DF     Type III SS     Mean Square    F Value    Pr > F

x          1     1423.341176     1423.341176      10.52    0.0078

  a          1      326.834556      326.834556       2.42    0.1484

  b(a)       4     3465.603324      866.400831       6.40    0.0065

Parameter     Estimate         T for H0:                   Std Error

    Parameter=0       Pr > |t|   of Estimate

Intercept    -73.52941176 B        -1.05         0.3151    69.85038215

   x         12.52941176            3.24         0.0078    3.86260371

   a  1      -2.24705882 B         -0.15         0.8819    14.78367805  

   a  2       0.00000000 B          .                .         .

  b(a) 1 1   -16.33333333 B        -1.72         0.1134    9.49638578

  b(a) 2 1   -57.75686275 B        -3.80         0.0029    15.18199271

  b(a) 3 1     0.00000000 B       .                .         .

  b(a) 1 2   -37.35294118 B        -3.80         0.0030    9.83932538

  b(a) 2 2    -4.95294118 B        -0.44         0.6705    11.33030423

  b(a) 3 2     0.00000000 B       .                .          .

NOTE: The X'X matrix has been found to be singular, and a generalized inverse was used to solve the normal equations.  Terms

      whose estimates are followed by the letter 'B' are not uniquely estimable.

                                                         

Least Squares Means

a        y LSMEAN

1      111.134641

2      123.976471

b    a        y LSMEAN

1    1      119.498039

2    1       78.074510

3    1      135.831373

1    2      100.725490

2    2      133.125490

3    2      138.078431

这个SAS程序结果的具体解读？最后结果是不同父本单籽产量Y无显著差异，不同母本间Y差异显著？

是这样子吗？