tailieunhanh - báo cáo khoa học: "Sire evaluation for ordered categorical data with a threshold model"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành y học dành cho các bạn tham khảo đề tài: Sire evaluation for ordered categorical data with a threshold model | Génét. Sél. Evol. 1983 15 2 201-224 Sire evaluation for ordered categorical data with a threshold model D. GIANOLA and . FOULLEY Department of Animal Science University of Illinois Urbana Illinois 61801 . . Station de Génétique quantitative et appliquée Centre de Recherches Zootechniques F 78350 Jouy-en-Josas. Summary __A. method of evaluation of ordered categorical responses is presented The probability of response in a given category follows a normal integral with an argument dependent on fixed thresholds and random variables sampled from a conceptual distribution with known first and second moments a priori. The prior distribution and the likelihood function are combined to yield the posterior density from which inferences are made. The mode of the posterior distribution is taken as an estimator of location. Finding this mode entails solving a non-linear system estimation equations are presented. Relationships of the procedure to generalized linear models and normal scores are discussed. A numerical example involving sire evaluation for calving ease is used to illustrate the method. Key words sire evaluation categorical data threshold characters Bayesian methods. Résumé Evaluation des reproducteurs sur un caractère discret ordonné sous rhypothèse d un déterminisme continu sous-jacent à seuils Cet article présente une methode d evaluation des reproducteurs sur un caractère à expression discrete et ordonnée. La probabilité de réponse dans une catégorie donnée est exprimée comme 1 inté-grale d une loi normale dont les bornes dependent de seuils fixes et de variables aléatoires de premiers et deuxièmes moments connus. La distribution a priori des paramètres et la fonction de vraisemblance sont combinéesen vue de 1 obtention de la densité a posteriori qui sert de base à I inference statistique. Les paramètres sont estimés par les modes a posteriori ce qui conduit à la resolution d un système d equations non linéaires. Les relations qui apparaissent