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 Constraint
Progenie.Prod-Prod   62.11     20.60  3.016   Positive
Row.Prod-Prod         1.75      2.54  0.688   Positive
units.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