【摘要】非线性混合效应模型是针对回归函数依赖于固定效应和随机效应的非线性关系而建立的。一阶线性化算法(FO)和条件一阶线性化算法(FOCE)为2种计算非线性混合效应模型参数的常用线性化算法。本文基于FOCE算法,提出一种改进的随机效应参数计算方法,并利用树高生长数据和模拟数据对3种算法进行分析和比较。结果表明:改进的FOCE算法得到的随机效应参数更能反映个体间的随机差异,并且拟合效果更好。