ASreml ถูกออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ Mixed models  และสถิติขั้นสูง ทั้งยังสามารถใช้ได้กับการวิเคราะห์ข้อมูล Big data

picture3 picture4

ASreml Strengths

  1. ASreml ใช้ Average Information (AI) algorithm และ Sparse matrix methods ในการ fitting linear mixed models ซึ่งทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ (Big data) และข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  2. ASreml สามารถการวิเคราะห์ linear mixed model ที่เป็น variance models ในเทอมของ random effects

ASreml Features

  • The analysis of (un)balanced longitudinal data
  • Repeated measures data (multivariate analysis of variance and spline type models)
  • The analysis of (un)balanced designed experiments,
  • The analysis of multi-environment trials and meta-analysis
  • The analysis of univariate and multivariate animal breeding and genetics data (involving a relationship matrix for correlated effects),
  • The analysis of regular or irregular spatial data

 

ASreml Versions

Latest ASreml version 4

คุณสมบัติของคอมพิวเตอร์ที่ต้องการ (System requirements)

  • Intel Pentium
  • Windows 2000 and later
  • 34 MB Hard Disk space (17 MB for the program and 17 MB for the installer)

ระบบปฏิบัติการที่รองรับ (Support operating system)

  • Apple Macintosh (32-bit and 64-bit)
  • Linux (32-bit and 64-bit, various incantations)
  • Sun/Solaris 32-bit
  • Windows (32-bit and 64-bit)

การนำไปใช้งาน

ASreml ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการเกษตรและสิ่งแวดล้อม โดยเฉพาะอย่างยิ่ง mixed models