混合线性模型软件包的介绍

混合线性模型软件包的介绍

混合线性模型是一般线性模型的延伸和拓展，在作物、林木、动物、水产育种和科研中应用广泛。相对于一般线性模型，它能处理缺失值和不平衡数据，可以支持数据的方差不齐次和不独立，使得数据分析更准确和高效。分析混合线性模型的软件很多，这里将其分为R包和非R包。

R包：

nlme：是一个在S-Plus应用广泛的混线性模型包，后来转换到R平台上，对于镶嵌结构（nested）的随机因子定义简单，但对于交叉的随机因子（crossed）定义困难。具有多个功能，比如lme应用于线性混合模型，nlme应用于非线性混合模型。可以定义复杂的方差结构，不支持广义线性混合模型（GLMM）。

lme4：是nlme的进一步发展，比nlme运行速度要快，支持GLMM，但很难处理交叉的随机因子。

MCMCglmm：用马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo，MCMC)的方法拟合模型，贝叶斯先验分布，可以定义一些复杂的方差结构（heterogeneous yes，AR1 no）。

asreml：是ASReml软件的R版本，运算速度快，支持复杂的模型（G矩阵和R矩阵），支持系谱信息和多性状分析，在动物、作物、林木、水产育种和科研中应用广范。

glmmADMB：是ADMB软件的R版本，很灵活，但是运行速度很慢。

非R包：

ASReml 商业软件：有单机版（Win、Linux、Mac）和R版（ASReml-R），也有窗口化的版本（GenStat），应用

稀疏矩阵和Ai算法，速度很快，广泛应用于植物和动物育种，支持随机因子的矩阵定义（G）和残差的矩阵定义（R），Splines也被很好的整合，对于广义线性模型，应用的是PQL方法。

ADMB：自动模型微分（Automatic Differentiation Model Builder），主要应用在森林、水产和野生动物中，开始

时是个商业软件，现在开源了，支持非线性混合模型。

SAS 商业软件：

⏹PROC MIXED：一般线性混合模型（LMM），应用广泛，但是速度比较慢。

⏹PROC GLIMMIX：增加了广义线性模型（GLMM），它现在支持了Laplace approximation和adaptive Gaussian

quadrature方法，但对于复杂的模型，用的还是PQL方法。

⏹HPMIXED：是MIXED的改进版，在速度上有明显的提升，但是支持的模型较少。

⏹PROC NLMIXED：支持非线性混合模型

功能介绍：

功能方法