例4.9 现有太湖猪的仔猪乳头数资料，具体数据见表4.9，试分别采用4 种方法对该数据资料进行期望均方的估计。
表4.9 太湖猪仔猪乳头数
其SAS 程序如图4.34 所示。
图4.34 期望均方估计的SAS 程序
结果输出如图4.35 所示。
1.基本统计量的计算
该部分分别计算了3 头太湖猪种公猪（A）组仔猪乳头数（TEAT）的平均数、标准差、变异系数等基本统计量。
图4.35 期望均方估计的基本统计量
2.采用不同方法的期望均方估计值
（1）方差分析法（TYPE1）
采用方差分析法进行期望均方估计时，首先会给出简单的方差分析表以及各期望均方的构成，最后再输出期望均方的估计值。本例中，采用方差分析法所估计的公猪间方差[Var（A）]、公猪内母猪间方差[Var B（A）]和误差方差[Var（Error）]估计值分别为0.178 95、0.322 27、1.286 11。
SAS 程序如图4.36 所示。
图4.36 方差分析法期望均方估计(www.xing528.com)
（2）MIVQUE 法
采用MIVQUE 法进行期望均方估计时，首先会输出SSQ 矩阵，然后再输入相应的方差组分估计值。本例中，公猪间方差、公猪内母猪间方差和误差方差的估计值分别为0.153 3、0.328 6和1.297 5。
SAS 程序如图4.37 所示。
（3）最大似然法（ML）
采用最大似然法进行期望均方估计时，首先输出相应的迭代过程及方差组分的估计值，然后再输出方差组分估计值的近似协方差矩阵。本例中，公猪间方差、公猪内母猪间方差和误差方差的估计值分别为0.082 4、0.325 2 和1.285 9。
SAS 程序如图4.38 所示。
图4.37 MIVQUE 法期望均方估计
图4.38 最大似然法期望均方估计
（4）约束最大似然法（REML）
与最大似然法相同，采用约束最大似然法进行期望均方估计时，首先输出相应的迭代过程及方差组分的估计值，然后再输出方差组分估计值的近似协方差矩阵。本例中，公猪间方差、公猪内母猪间方差和误差方差的估计值分别为0.202 6、0.319 7 和1.285 7。
SAS 程序如图4.39 所示。
图4.39 约束最大似然法期望均方估计
从本例中可以看出，采用不同方法进行期望均方的估计时，即使所采用的模型完全相同，期望均方的估计值也是有差异的。
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