最佳线性无偏预测
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最佳线性无偏预测(best linear unbiased prediction, 简称BLUP),又音译为“布拉普”[1],是统计学上用于线性混合模型对随机效应(英语:Random effects model)进行预测的一种方法。最佳线性无偏预测由Charles Roy Henderson(英语:Charles Roy Henderson)提出。随机效应的最佳线性无偏预测(BLUP)等同于固定效应的最佳线性无偏估计(best linear unbiased estimates, BLUE)(参见高斯-马尔可夫定理)。因为对固定效应使用估计一词,而对随机效应使用预测,这两个术语基本是等同的。BLUP被大量使用于动物育种。
最佳线性无偏预测和线性混合模型中随机效应的经验贝叶斯估计(英语:empirical Bayes)相同。