Estimointi toteutetaan yleensä REML:llä (restricted maximum likelihood), joka antaa pienemmän harhan vakioefektien estimoinnissa verrattuna perinteiseen ML:ään. Myös Bayes-sovellukset ja empiriirisen Bayesin menetelmät ovat käytettävissä. Mallin komponentteja voidaan sisällyttää esimerkiksi additiivinen geneettinen vaikutus tai ryhmäkohtaisia satunnaisia. Tilastollisia testejä komponenttien merkityksen arviointiin käytetään usein likelihood-ratio-testejä sekä information criteria (AIC, BIC); on huomioitavaa, että varianssikomponenttien nollahypoteesi voi olla rajatilanne.
Käyttöalueita: geneettinen periytyvyys ja eläinjalostus; toistuvien mittausten analysointi sekä monitaso- ja ryhmä- sekä klusteritasoisten rakenteiden tutkiminen; ekologiset ja psykologiset tutkimukset. Varianssikomponenttien avulla voidaan erottaa esimerkiksi geneettisen varianssin osuus kokonaisvarianssista sekä ympäristön- tai mittausvirheen osuus.
Oletukset ja rakenteet: malli olettaa satunnaiset vaikutukset ja virheet normaalisti jakautuneiksi ja riippumattomiksi toisistaan. Satunnaiset vaikutukset voivat olla korreloituneita ja ne voivat edustaa monimutkaisempia covariance-rakenteita (esim. ryhmä- tai klusteritasot). Oikea muuttujien ja vaikutusten valinta on tärkeää, ja malleja voidaan toteuttaa pelkällä intercept- tai slope-tyyppisellä rakenteella sekä näiden yhdistelmillä.
Ohjelmisto ja käytäntö: varianskomponenttimallit voidaan toteuttaa useissa tilastollisissa ohjelmistoissa, kuten R:n lme4- ja nlme-paketeissa, SAS PROC MIXED, ASReml sekä Pythonin statsmodels- ja PyMC-työkaluissa. Näiden työkalujen avulla voidaan käsitellä suuria tietomääriä ja monimutkaisia epäyhtälöitä sparsoitujen matriisien avulla.