AMMI模型中，主效应是可加的，而GEI是用若干个乘积项之和估算的，即在一个模型中同时具有可加性和倍加性参数，其公式为[5-7，14]：Yijk=μ+αi+βj+∑ps=1λsγisδjs+ρij+εijk(i=1，2，…，G;j=1，2，…，E;k=1，2，…，R)。

    如果试验资料无重复数据，则模型变为：Yij=μ+αi+βj+∑ps=1λsγisδjs+ρij(i=1，2，…，G;j=1，2，…，E)。

    其中Yijk是第i个基因型在第j个环境的第k次重复的观察值。加性参数：μ为总平均数;αi为第i基因型与总平均的离差(基因型主效应);βj为第j环境与总平均的离差(环境主效应)。倍加性参数：λs为第s个交互效应主成分轴 (interaction principal component axes，IPCA)的特征值或奇异值，代表交互作用平方和中可由该轴解释的部分;γis为第s轴的基因型特征向量值;δjs为第s轴的环境特征向量值，特征向量为标准向量。p为保留在模型中的主分量轴的个数 ......