используйте g () или нет в пакете 'sommer'

Question

Существует два примера прогнозирования модели GCA и SCA, основанной на наборе данных о пшенице и наборе кукурузы в пакете 'sommer'. В этих двух случаях один использовал g (), а другой нет. Я немного запутался по этому поводу. 'random =' в mmer2 указывает случайный эффект, зачем использовать g (), чтобы снова указать случайный эффект? На самом деле, я обнаружил, что оценки вариаций GCA и SCA различаются при использовании g (). Как я понимаю разницу? Я не уверен, если использовать g () в моей работе прогнозирования.

Answer 1

В более летней версии <= 3.6 функция g () используется для указания наличия известной ковариационной матрицы дисперсии для уровней случайного эффекта. Например: </p>

random=~g(x), ginverse=list(x=A) 

будет использоваться для предоставления матрицы отношений A, которая задает отношения между уровнями случайного эффекта x. В sommer> = 3.7 это указывается в аргументе Gu функции vs (). Например, то же самое будет указано как:

random=~vs(x, Gu=A)