Resumen de Una comparación de SAS y Harvey en la estimación de componentes de varianza en modelos mixtos

José A. Cadena Meneses, Alberto Castillo Morales

• español

  La estimación de componentes de varianza ayuda a identificar las fuentes de variación en programas de mejoramiento genético animal y es un auxiliar para predecir los valores de reproducción de candidatos para la selección. Las estimaciones de dichos componentes, mediante los programas SAS y Harvey, no son iguales debido al uso de algoritmos diferentes, sobre todo cuando se utilizan datos desbalanceados y esto causa problemas de interpretación. En este trabajo se comparan ambos paquetes, con el objetivo de auxiliar en la selección del método y el procedimiento computacional a usar. Se encontró que los métodos de máxima verosimilitud y máxima verosimilitud restringida se deben preferir por sus propiedades; la elección entre estos dos dependerá del tipo de datos disponibles y de lo que se desea estimar. El paquete Harvey es más eficiente que SAS en el uso de recursos computacionales, pero puede resolver menos modelos de manera directa.

• English

  Variance component estimation is helpful for the identification of variation sources in animal breeding; it is also helpful for the prediction of breeding values of selection candidates. Estimations of such components with SAS and Harvey programs are not the same, due to the use of different numerical algorithms, especially with unbalanced data, resulting in problems of interpretation. In this paper, both packages are compared; the aim is to provide guidelines for the selection of the best method and procedure to be used. Maximum likelihood and restricted maximum likelihood must be preferred because of their properties; the choice between them will depend on data type and what is going to be estimated. Harvey is more efficient than SAS in the use of computational resources, but it is restricted to only a few models.