asreml怎样设定初始值

asreml怎样设定初始值，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

为枝江等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及枝江网站建设行业解决方案。主营业务为做网站、成都网站建设、枝江网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！

1. 背景

一个朋友问我，如何固定asreml的初始值，现在分为单性状和多性状进行说明。
为何要固定初始值：
1，由于群体较小，估算的方差组分不准确，需要手动设定初始值，直接进行求解
2，有些群体数据，估算方差组分不收敛，需要手动固定初始值
为何要设定初始值：
1，从头进行估算，模型运行时间较长，根据先验信息，手动设定初始值，迭代收敛速度更快
2，多性状分析中，模型不容易收敛，手动设定初始值，更容易收敛和迭代

2. 单性状设定初始值和固定初始值

以asreml包中自带的数据harvey为例，进行演示。

> library(asreml)
> data(harvey)
> head(harvey)
Calf   Sire Dam Line ageOfDam  y1  y2  y3
1  101 Sire_1   0    1        3 192 390 224
2  102 Sire_1   0    1        3 154 403 265
3  103 Sire_1   0    1        4 185 432 241
4  104 Sire_1   0    1        4 183 457 225
5  105 Sire_1   0    1        5 186 483 258
6  106 Sire_1   0    1        5 177 469 267

数据前三列为系谱数据，Line为固定因子，ageOfDam为协变量，y1,y2,y3为三个性状。

2.1 运行单性状动物模型

# 计算A逆矩阵
ainv <- asreml.Ainverse(harvey[,1:3])$ginv
head(ainv)
# 1. 单性状模型
mod1 <- asreml(y1 ~ Line,random =~ ped(Calf),ginverse = list(Calf=ainv),data=harvey)
summary(mod1)$varcomp

结果如下：

> summary(mod1)$varcomp
gamma component std.error   z.ratio constraint
ped(Calf)!ped 2.144929 108.83588 106.37372 1.0231463   Positive
R!variance    1.000000  50.74101  86.63851 0.5856635   Positive

可以看到Va为108.83，Ve为50.74，模型收敛。

2.2 单性状动物模型设定初始值

设定初始值，是为了更好的收敛，不影响结果。

# 1.1. 单性状设定初始值
mod <- asreml(y1 ~ Line,random =~ ped(Calf),
ginverse = list(Calf=ainv),
start.values = T,
data=harvey)
vc = mod$gammas.table
vc
vc$Value = c(100,50)
vc
mod1.1 <- asreml(y1 ~ Line,random =~ ped(Calf),
ginverse = list(Calf=ainv),
G.param = vc,R.param = vc,
data=harvey)
summary(mod1.1)$varcomp

结果：

> summary(mod1.1)$varcomp
gamma component std.error   z.ratio constraint
ped(Calf)!ped 108.83606 108.83606 106.37146 1.0231697   Positive
R!variance      1.00000   1.00000        NA        NA      Fixed
R!units.var    50.74109  50.74109  86.63707 0.5856742   Positive

2.3 单性状动物模型固定初始值

固定初始值，直接求解，asreml的结果方差组分状态为Fixed

# 1.2. 单性状固定方差组分
mod <- asreml(y1 ~ Line,random =~ ped(Calf),
ginverse = list(Calf=ainv),
start.values = T,
data=harvey)
vc = mod$gammas.table
vc
vc$Value = c(100,50)
vc$Constraint = rep("F",2)
vc
mod1.2 <- asreml(y1 ~ Line,random =~ ped(Calf),
ginverse = list(Calf=ainv),
G.param = vc,R.param = vc,
data=harvey)
summary(mod1.2)$varcomp

结果：

> summary(mod1.2)$varcomp
gamma component std.error z.ratio constraint
ped(Calf)!ped   100       100        NA      NA      Fixed
R!variance       50        50        NA      NA      Fixed

结果可以看出，方差组分变为了100,50，同时状态是Fixed，说明是固定方差组分的结果，这样计算的BLUP值就是我们想要的。

3. 多性状固定方差组分

3.1 运行多性状模型

# 2. 多性状模型
mod2 <- asreml(cbind(y1,y3) ~ trait + trait:Line,
random =~ us(trait):ped(Calf),
rcov = ~ (units):us(trait),
ginverse = list(Calf=ainv),data=harvey)
summary(mod2)$varcomp

> summary(mod2)$varcomp
gamma component std.error    z.ratio constraint
trait:ped(Calf)!trait.y1:y1 108.83746 108.83746 106.37437  1.0231549   Positive
trait:ped(Calf)!trait.y3:y1 -51.25056 -51.25056 166.86351 -0.3071406   Positive
trait:ped(Calf)!trait.y3:y3 499.55701 499.55701 500.53419  0.9980477   Positive
R!variance                    1.00000   1.00000        NA         NA      Fixed
R!trait.y1:y1                50.73993  50.73993  86.63929  0.5856457   Positive
R!trait.y3:y1               -21.53905 -21.53905 136.25598 -0.1580778   Positive
R!trait.y3:y3               273.13654 273.13654 410.03528  0.6661294   Positive

3.2 多性状模型固定方差组分

# 2.2 固定初始值
Va = c(108,-51,499)
Ve = c(50,-21,273)
mod2.2 <- asreml(cbind(y1,y3) ~ trait + trait:Line,
random =~ us(trait,init=Va):ped(Calf),
rcov = ~ units:us(trait,init=Ve),
start.values = TRUE,
ginverse = list(Calf=ainv),data=harvey)
vc = mod2.2$gammas.table
vc
vc$Value = c(Va,1,Ve)
vc$Constraint = c(rep("F",7))
vc
mod2.3 <- asreml(cbind(y1,y3) ~ trait + trait:Line,
random =~ us(trait,init=Va):ped(Calf),
rcov = ~ units:us(trait,init=Ve),
G.param = vc,R.param = vc,
ginverse = list(Calf=ainv),data=harvey)
summary(mod2.3)$varcomp

结果：

> summary(mod2.3)$varcomp
gamma component std.error z.ratio constraint
trait:ped(Calf)!trait.y1:y1   108       108        NA      NA      Fixed
trait:ped(Calf)!trait.y3:y1   -51       -51        NA      NA      Fixed
trait:ped(Calf)!trait.y3:y3   499       499        NA      NA      Fixed
R!variance                      1         1        NA      NA      Fixed
R!trait.y1:y1                  50        50        NA      NA      Fixed
R!trait.y3:y1                 -21       -21        NA      NA      Fixed
R!trait.y3:y3                 273       273        NA      NA      Fixed

4. 结论

• 1，固定方差组分和设置方差组分方法类似， 不同的是constraint为Fixed

• 2，设定方差组分时，先要运行start.values=T，这样就可以生产一个表格，进行修改value和contraint即可

• 3，单性状和多性状设定方法类似

看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注创新互联行业资讯频道，感谢您对创新互联的支持。