The PX-EM algorithm for fast stable fitting of Hendersons mixed modelReport as inadecuate




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Abstract : This paper presents procedures for implementing the PX-EM algorithm of Liu, Rubin and Wu to compute REML estimates of variance covariance components in Henderson-s linear mixed models. The class of models considered encompasses several correlated random factors having the same vector length e.g., as in random regression models for longitudinal data analysis and in sire-maternal grandsire models for genetic evaluation. Numerical examples are presented to illustrate the procedures. Much better results in terms of convergence characteristics number of iterations and time required for convergence are obtained for PX-EM relative to the basic EM algorithm in the random regression.

Résumé : L-algorithme PX-EM dans le contexte de la méthodologie du modèle mixte d-Henderson. Cet article présente des procédés permettant de mettre en œuvre l-algorithme PX-EM de Liu, Rubin et Wu à des modèles linéaires mixtes d-Henderson. La classe de modèles considérée concerne plusieurs facteurs aléatoires corrélés ayant la même dimension vectorielle comme c-est le cas avec les modèles de régression aléatoire dans l-analyse des données longitudinales ou avec les modèles père-grand-père maternel en évaluation génétique. Des exemples numériques sont présentés pour illustrer ces techniques. L-algorithme PX-EM présente de nettement meilleurs résultats en terme de caractéristiques de convergence nombre d-itérations et temps de calcul que l-EM de base sur les exemples ayant trait à des modèles de régression aléatoire.

Mots-clés : EM algorithm mixed models random regression variance components-algorithme EM REML modèles mixtes régression aléatoire composantes de variance





Author: Jean-Louis Foulley David Van Dyk

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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