Selection of locations of knots for linear splines in random regression test‐day models
Notice bibliographique
Résumé
Using spline functions (segmented polynomials) in regression models requires the knowledge of the location of the knots. Knots are the points at which independent linear segments are connected. Optimal positions of knots for linear splines of different orders were determined in this study for different scenarios, using existing estimates of covariance functions and an optimization algorithm. The traits considered were test-day milk, fat and protein yields, and somatic cell score (SCS) in the first three lactations of Canadian Holsteins. Two ranges of days in milk (from 5 to 305 and from 5 to 365) were taken into account. In addition, four different populations of Holstein cows, from Australia, Canada, Italy and New Zealand, were examined with respect to first lactation (305 days) milk only. The estimates of genetic and permanent environmental covariance functions were based on single- and multiple-trait test-day models, with Legendre polynomials of order 4 as random regressions. A differential evolution algorithm was applied to find the best location of knots for splines of orders 4 to 7 and the criterion for optimization was the goodness-of-fit of the spline covariance function. Results indicated that the optimal position of knots for linear splines differed between genetic and permanent environmental effects, as well as between traits and lactations. Different populations also exhibited different patterns of optimal knot locations. With linear splines, different positions of knots should therefore be used for different effects and traits in random regression test-day models when analysing milk production traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».