混合モデルにおける分散成分の制限付き最尤法（REML）推定

HartleyとRaoの最大尤度（ML）手法を修正し、確率分布を二つの部分に分割するPattersouとThompsonの変換を適用します。一方は固定効果から自由です。この部分を最大化することにより、制限付き最尤（REML）推定量が得られます。ML推定量が持つ平行移動に対する不変性の特性を保持するだけでなく、REML推定量は、均等サブクラス数の多く（すべてではないが）に対して分散分析（ANOVA）推定量に収束するという追加の特性を持っています。HemmerleとHartleyからの変換を適用した計算アルゴリズムが開発され、サンプル空間の次元ではなくパラメータ空間の次元と等しい次数の行列の取り扱いに計算要件を減らします。これらの同じ行列は、推定量の漸近的サンプリング分散にも現れます。