Hi folks,   I am running this linear mixed-effect model, where I am outputting random effects using SolutionR:   ods  output SolutionR=BLUPs_idno; proc mixed data=trial;   class idno  sex;   model cognition = time brainvol WMH FA icv AGE sex / s;   random int time / subject=idno type=un solution;   run;   When I look at the contents of SolutionR, I observe the following variables:    Alphabetic List of Variables and Attributes DF Num 8 BEST4.   Effect Char 9     Estimate Num 8 D8.4   Probt Num 8 PVALUE6.4 Pr > |t| StdErrPred Num 8 D8.4 Std Err Pred idno Num 8 BEST. PARTICIPANT ID NUMBER tValue Num 8 7.2 t Value   I am interested in obtaining the Random Slope for time per individual (as specified in the model). So, I am wondering if the "Estimate" value from this SolutionR, IS indeed the random slope per person?   OR   if the "Estimate" corresponds to the random errors, and in order to obtain the random slopes I should sum this value to the fixed effect I obtain in the Solution of Fixed effects.    The mean i obtained for the estimate of the slope is 0 and the SD= 0.00631836. Which made me think I must add the value of the estimate for TIME as a fixed effect to get the random slope per person. Is this correct? OR is the "Estimate" directly the random slope per person?   Thanks!   ... View more

The Ingress Controller is a critical requirement and key component of the SAS Viya infrastructure. This component can be seen as the "front door" or "entry point" of your SAS Viya deployment. In this first (of two) post we'll discuss the version, deployment and configuration. ... View more

Hello Experts,   I would like to apply a log-ratio transformation to compositional variables before performing PCA analysis. I'm wondering if there is a dedicated proc in sas for this?   Thank you! ... View more

A new update is available for SAS Size Optimization , version 3.41_M3 : Hot Fix: N5N011 - Published 05MAR2026 , Download link for N5N011 Component name: SAS Size Optimization Related SAS release: SAS 9.4   Issues addressed in N5N011 KB0044602 SAS® Pack Optimization might not recommend packs with small inner pack configuration This list of notes might be incomplete. For a complete list of issues addressed by this hot fix, visit the hot fix page for N5N011   Note: A comprehensive list of all SAS hot fixes is available from support.sas.com. You can use the SAS Hot Fix Analysis, Download, and Deployment (SASHFADD) tool to manage your SAS hot fixes. ... View more

Merhaba SAS Türkiye Topluluğu,   Üretken Yapay Zeka (GenAI) dünyasında sadece "sohbet eden" pasif araçlardan , karar verip harekete geçen aktif otonom ajanlara doğru büyük bir sıçrama yaşıyoruz. Gartner tahminlerine göre, kurumsal yazılım uygulamalarında Agentic AI oranının 2028'de %33'e ulaşması bekleniyor.   Peki kurumlar bu dönüşüme nasıl ayak uyduracak? Kurumsal verilerin yaklaşık %80-90'ını oluşturan yapılandırılmamış verileri, nasıl eyleme dönüştürülebilir içgörülere çevirebiliriz?   İşte tam bu soruların cevaplarını vermek üzere yarın (10 Mart 2026) gerçekleşecek olan canlı webinarımızda bir araya geliyoruz.   Webinarda Neler Konuşacağız? Bu oturumda SAS Retrieval Agent Manager (RAM) platformunu detaylıca inceleyeceğiz. Geleneksel yapay zeka kullanımından, görevleri algılayan, planlayan ve araç kullanan (Agentic AI) yapılarına geçişi canlı demolarla göstereceğiz.   Özellikle odaklanacağımız ana başlıklar: RAG (Retrieval-Augmented Generation) Mimarisi: Model yanıtlarını kurumsal bilgi tabanınıza dayandırarak halüsinasyon riskini nasıl ortadan kaldırdığımızı göreceğiz. Ajan İş Akışları ve MCP (Model Context Protocol): Büyük dil modellerinin sınırlarını zorladığımız bu günlerde, ajanların verileri çekmek ve işlemek için MCP araçlarını nasıl devreye aldığını adım adım inceleyeceğiz. Uçtan Uca Şeffaflık: İş akışlarında her adımda "execution trace" (yürütme izi) ile nasıl güven sağlandığını konuşacağız. Sektörel Kullanım Senaryoları: Finansal haberlerin gerçek zamanlı takibinden , üretim ve kamu sektörlerindeki karar destek sistemlerine kadar geniş bir yelpazeyi ele alacağız. GenAI yaşam döngüsünü tek bir platform üzerinden yönetmenin kolaylığını keşfetmek ve sorularınızı canlı yayında bizlere yöneltmek için katılmayı unutmayın 🙂   📅 Tarih: 10 Mart 2026 ⏰ Saat: 11:00  🔗 Kayıt ve Katılım: Otonom Ajanlarla Üretken Yapay Zeka Devrimi: SAS RAM  Yarın görüşmek üzere!   Batuhan Duras SAS Türkiye ve Orta Asya   ... View more