boa noite!Estou analisando as saídas destes dois modelos abaixo. Progenie=factor(Progenie)Row=factor(Row)Column=factor(Column) require(lmer4)fit1=lmer(Prod ~ (1|Progenie) + (1|Row) , data=dados)summary(fit1) Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. Progenie (Intercept) 66.2 8.14 Row (Intercept) 47.6 6.90 Residual 100.1 10.00 Number of obs: 162, groups: Progenie, 81; Row, 19 require(sommer)fit=mmer(Prod ~ 1, random = ~ Progenie + Row, data=dados)summary(fit)Variance-Covariance components: VarComp VarCompSE Zratio ConstraintProgenie.Prod-Prod 62.11 20.60 3.016 PositiveRow.Prod-Prod 1.75 2.54 0.688 Positiveunits.Prod-Prod 110.69 17.49 6.328 Positive Alguém saberia dizer por qual motivo os componentes não são "iguais"? Seria algum erro na declaração do modelo ou seria devido o método de aproximação? att.André