Nin89 est de la bibliothèque asreml-R, où différentes variétés ont été cultivées dans des réplications / blocs dans un champ rectangulaire.
ASREML R POL PLUS
Plus précisément, une structure spatiale autorégressive séparable bidimensionnelle (AR1 x AR1) est parfois supposée pour les erreurs courantes dans une analyse d'essai sur le terrain. Sont des matrices de corrélation pour le modèle de ligne (ordre r, paramètre d'autocorrélation ½r) et le modèle de colonne (ordre c, paramètre d'autocorrélation ½c) respectivement. un vecteur dans l'ordre des champs, c'est-à-dire qu'en triant les lignes de résidus dans les colonnes (parcelles dans les blocs), la variance des résidus pourrait alors être Cependant, si les données provenaient d'une expérience sur le terrain disposée dans un tableau rectangulaire de r lignes par c colonnes, disons, nous pourrions organiser les résidus e comme une matrice et potentiellement considérer qu'ils étaient autocorrélés dans des lignes et des colonnes. L'hypothèse des moindres carrés habituelle (et la valeur par défaut dans asreml ()) est que ceux-ci sont distribués de manière indépendante et identique (IID). Modélisation de la variance dans asreml (), il est important de comprendre la formation de structures de variance via des produits directs. Structures de variance pour les erreurs: structure R et structures de variance pour les effets aléatoires: les structures G peuvent être spécifiées. De plus amples détails sur les modèles sont fournis dans le manuel Asreml (lien). Dans ce cas, R doit être une matrice de corrélation.
![asreml r pol asreml r pol](https://i1.rgstatic.net/publication/313367635_Computing_genetic_parameters_and_breeding_values_in_Nili-Ravi_buffaloes_-_experiencing_Wombat_and_ASREML_software/links/589aaaaa92851c8bb68223cf/largepreview.png)
Dans les modèles à e ff ets mixtes avec une seule variance résiduelle, alors θ est égal à la variance résiduelle (σ2). Le paramètre θ est un paramètre de variance que nous appellerons paramètre d'échelle.ĭans les modèles à e ff ets mixtes avec plus d'une variance résiduelle, résultant par exemple de l'analyse de données avec plus d'une section ou variée, le paramètre θ est fixé à un. Où les matrices G et R sont des fonctions des paramètres γ et φ, respectivement.
![asreml r pol asreml r pol](https://www.frontiersin.org/files/Articles/507063/fmars-07-00297-HTML-r1/image_m/fmars-07-00297-g005.jpg)
Le modèle (1) est appelé un modèle mixte linéaire ou un modèle à effets mixtes linéaires. Le modèle mixte habituel avec, y désigne le vecteur n × 1 des observations, où τ est le vecteur p × 1 des effets fixes, X est une matrice de conception n × p de rang de colonne complet qui associe les observations à la combinaison appropriée d'e ff ets fixes, u est le vecteur q × 1 des e ff ets aléatoires, Z est la matrice de conception n × q qui associe les observations à la combinaison appropriée d'e ff ets aléatoires, et e est le vecteur n × 1 des erreurs résiduelles. Modèle mixte dans les conventions de codage Asreml-RĪvant d'entrer dans les détails, nous pourrions vouloir avoir des détails sur les conventions asreml-R, pour ceux qui ne sont pas familiers avec les codes ASREML. Je veux adapter un modèle mixte à l'aide de lme4, nlme, package de régression baysian ou tout autre disponible.