Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về sinh học được đăng trên tạp chí sinh học Journal of Biology đề tài: A link function approach to heterogeneous variance components | Genet. Sei. Evol. 30 1998 27-43 Inra Elsevier Paris 27 Original article A link function approach to heterogeneous variance components Jean-Louis Foulleya Richard L. Quaasb Caroline Thaon d Arnoldia a Station de génétique quantitative et appliquée Institut national de la recherche agronomique CR de Jouy 78352 Jouy-en-Josas Cedex France b Department of Animal Science Cornell University Ithaca NY 14853 USA Received 20 June 1997 accepted 4 November 1997 Abstract - This paper presents techniques of parameter estimation in heteroskedastic mixed models having i heterogeneous log residual variances which are described by a linear model of explanatory covariates and ii log residual and log u-components linearly related. This makes the intraclass correlation a monotonic function of the residual variance. Cases of a homogeneous variance ratio and of a homogeneous u-component of variance are also included in this parameterization. Estimation and testing procedures of the corresponding dispersion parameters are based on restricted maximum likelihood procedures. Estimating equations are derived using the standard and gradient EM. The analysis of a small example is outlined to illustrate the theory. Inra Elsevier Paris heteroskedasticity mixed model I maximum likelihood EM algorithm Resume - Une approche des composantes de variance hétérogènes par les fonctions de lien. Cet article présente des techniques d estimation des paramètres intervenant dans des modèles mixtes caractérisés i par des logvariances résiduelles décrites par un modèle linéaire de covariables explicatives et ii par des composantes u et e liées par une fonction affine. Cela conduit à un coefficient de correlation intraclasse qui varie comme une fonction monotone de la variance résiduelle. Le cas d une correlation constante et celui d une composante u constante sont également inclus dans cette parametrisation. L estimation et les tests relatifs aux paramètres de dispersion correspondants sont bases sur les .
