最佳線性不偏預測

最佳線性不偏預測(best linear unbiased prediction， 簡稱BLUP)，又音譯為「布拉普」^[1]，是統計學上用於線性混合模型對隨機效應（英語：Random effects model）進行預測的一種方法。最佳線性不偏預測由Charles Roy Henderson（英語：Charles Roy Henderson）提出。隨機效應的最佳線性不偏預測（BLUP）等同於固定效應的最佳線性不偏估計（best linear unbiased estimates, BLUE）（參見高斯-馬可夫定理）。因為對固定效應使用估計一詞，而對隨機效應使用預測，這兩個術語基本是等同的。BLUP被大量使用於動物育種。

最佳線性不偏預測和線性混合模型中隨機效應的經驗貝氏估計（英語：empirical Bayes）相同。