Bayesian Inference for Categorical Traits with an Application to Variance Component Estimation
Notice bibliographique
Résumé
We implemented statistical models of Bayesian inference that included direct and maternal genetic effects for genetic parameter estimation of categorical traits by Gibbs sampling. The estimation errors and variances of estimates of animal versus sire and maternal grandsire models, of linear versus threshold models, of single-trait versus multiple-trait models, and of treating herd-year-season as fixed versus random effects in the model were compared. The results indicated that linear models yielded biased estimates of genetic parameters for categorical traits. The animal model was improper for analysis of categorical traits using a threshold model and the Gibbs sampler. Moreover, linear versus threshold models and animal versus sire-maternal grandsire models resulted in larger Monte Carlo errors and increased auto-correlations among posterior samples. Treating herd-year-seasons as random effects in the threshold models decreased the Monte Carlo error, auto-correlations, and the variances of estimates. Efficiency of the single-trait threshold sire model, as measured by the variance of the estimates, was lower than for a multiple-trait model that included a correlated continuous trait, but both estimates were unbiased. Therefore, the threshold single-trait sire and maternal grandsire model is a feasible alternative to the multiple-trait model for analysis of variance components of categorical traits affected by direct and maternal genetic factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».