El applet se puede manejar cálculo de la consanguinidad y relación, la matriz inversa y la estimación de los valores de cría del modelo de animal. Enlace ejemplo
... Input aera .... ....Output area ....
La estimación de las valores de cría del modelo de animal, comando an=:animalm(a), se puede corregir para
cualquier número de variables de clase o variables continuas en cualquier combinación.
Para las variables de clase la primera clase es excluida por no haber
un grado de libertad porque el valor medio siempre se calcula.
El cero es considerado como valor perdido, si el cero es una
parte del conjunto de observaciones una constante se debe ser añadida.
Las primeras 3 columnas en el conjunto de datos deberá contener animal, padre y madre - todas las demás columnas
se pueden utilizar libremente
Los parámetros de la primera línea de datos especifica - refiriéndose al ejemplo seguido y en general
1. 1 especifica (sigmaE/sigmaA)2 en este caso 1 es igual a h2 = 0,50 2. 0 impresión de las soluciones 1 impresión de las soluciones y la precisión cuadrada, para un número pequeño de datos (pc tiempo problemas) 2 impresión de la triangualrization incluido la variable dependiente - la última línea las soluciones 3 impresión de la entrada matriz reorganizado con las clases de cero a n-1 y la variable dependiente como la final. 4 impresión de las ecuaciones incluido la variable dependiente. 3. 0 no incluyendo la consanguinidad 1 modelo incluyendo la consanguinidad - para menor número de datos (más redondeos y problemas de PC tiempo) 4.- 0 excluir el rasgo del análisis 1 especificar una variable continua, el último es el rasgo dependiente -1 especificar la variable dependiente, si no es el último rasgo - que luego se intercambian con la última variable 2 especificar una variable de clase (factor fijo) 3 especificar una variable de clase donde se usan todos las clases (no puede ser resolvado)
Ejemplo de estimación de valores de cría ded modelo de animal de 8 animales,
la lista de entrada contiene:
Animal padre, madre, donde 0 significa desconocido, un factor fijo,
dos variables continuas,
y el tamaño de la camada.
- excepto la primera línea que se especifican los parámetros que se
explican por encima
Ponga los datos en el área de entrada, seguido de un retorno a= 1 0 0 2 1 1 1 1 0 0 3 2 0 10 2 0 0 2 3 1 9 3 0 0 1 4 0 8 4 0 0 2 1 1 7 5 1 2 1 5 1 9 6 1 2 1 6 0 10 7 3 4 2 4 1 8 8 5 6 3 6 1 11 | Diagram genealogical |
Resultando en los siguientes en el output área a = 1 0 0 2 1 1 1 1 0 0 3 2 0 10 2 0 0 2 3 1 9 3 0 0 1 4 0 8 4 0 0 2 1 1 7 5 1 2 1 5 1 9 6 1 2 1 6 0 10 7 3 4 2 4 1 8 8 5 6 3 6 1 11 |
Seguido de an=:animalm(a) y presionar de retorno Animal model solutions an = 1.0000 0.1955 2.0000 0.4287 3.0000 -0.3799 4.0000 -0.2443 5.0000 0.3420 6.0000 0.3582 7.0000 -0.4206 8.0000 0.2903 0.0000 6.9749 el valor medio 2.0000 0.5183 clase, no hay un grado de libertad para la clase 1 3.0000 1.8716 clase 0.0000 0.4191 regresión 1 0.0000 -0.5322 regresión 2 |
El primer ejemplo en la teoría de Poul Jensen se refiera a la tasa de crecimiento en cerdos jóvenes aquí los resueltos son diferentes como el año en la clase se da para todos los animales de la siguiente manera. Pero el sistema aquí anulará el primer año y luego se convierte en una regresión dando 4,3883 gramo extra del segundo año. La heredabilidad se establece en 0,33.
a= 2 0 0 2 1 1 0 0 0 0 2 0 0 1 225 3 0 0 1 220 4 0 0 1 255 5 1 3 2 250 6 1 3 2 198 7 2 4 2 245 8 2 4 2 260 9 2 4 2 235 |
Diagram genealogical |
Animal model solutions animal estimate an = 1.0000 -3.1844 2.0000 -0.3009 3.0000 -6.2135 4.0000 9.6990 5.0000 -1.0912 6.0000 -11.4912 7.0000 5.4271 8.0000 8.4271 9.0000 3.4271 0.0000 232.2718 0.0000 4.3883 |
En el caso de algunos de los padres son consanguinas las estimaciones no será el mismo. En las siguientes soluciones de un pequeño ejemplo se hacen con (parámetro 3 a 1). Un ejemplo 2.1 de RA. Mrode 'linear models for estimating breeding values, CABI Publishing'. La heredabilidad se establece en 0,33.
a= 2 0 1 1 1 0 0 15 2 0 0 19 3 1 2 7 4 1 0 13 5 4 3 22 6 5 2 10 |
Diagram genealogical |
Animal model solutions accounting for innbreeding an = 1.0000 -0.3665 2.0000 0.1689 3.0000 -1.0983 4.0000 0.1131 5.0000 0.7070 6.0000 -0.4987 0.0000 14.4957 |
Animal model solutions no accounting for innbreeding an = 1.0000 -0.3699 2.0000 0.1725 3.0000 -1.0988 4.0000 0.1110 5.0000 0.7084 6.0000 -0.5484 0.0000 14.5041 |
La estimación de la precisión cuadrado para la estimación, ejemplo 3.1 de RA Mrode. La heredabilidad se establece en 0,33.
a= 2 1 0 2 1 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 0 0 0 0 4 1 0 1 4.5 5 3 2 2 2.9 6 1 2 2 3.9 7 4 5 1 3.5 8 3 6 1 5.0 |
Genealogical diagram |
Animal model solutions with its squared accuracy an = 1.0000 0.0984 0.0578 2.0000 -0.0187 0.0158 3.0000 -0.0410 0.0870 4.0000 -0.0086 0.1446 5.0000 -0.1857 0.1437 6.0000 0.1768 0.1154 7.0000 -0.2494 0.1162 8.0000 0.1826 0.1552 0.0000 4.3585 0. 0.0000 -0.9540 0. |
Soluciones de un ejemplo más grande, numeración de los animales está libre, siempre y cuando los animales más antiguos son los primeros. La heredabilidad se establece en 0,33. El sexo 2 tiene 5,6002 unidades menos del sexo 1 (último línea).
animal sire dam y sex trait2 a= 2 0 0 -1 1 2 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 7 0 0 93 2 2 8 1 2 78 1 2 9 1 2 63 1 3 10 1 3 91 1 3 11 1 3 70 2 3 12 1 3 100 2 2 13 1 4 102 1 4 14 1 5 119 1 5 15 1 5 121 2 4 16 1 6 93 2 6 17 1 6 81 2 4 18 1 6 82 2 3 19 14 17 78 2 2 20 14 17 88 1 5 21 14 17 85 2 6 22 14 7 91 2 5 23 14 7 113 1 7 24 14 7 118 2 5 25 14 15 91 2 4 26 14 15 83 2 2 27 14 15 102 1 4 128 14 12 87 2 5 29 14 12 83 1 3 30 14 12 86 1 3 31 14 16 106 2 4 32 14 16 90 1 5 33 14 16 57 2 3 34 23 25 82 1 2 35 23 25 84 1 1 36 23 25 77 2 3 37 23 22 83 2 2 38 23 128 95 1 5 39 23 128 68 2 4 40 23 31 116 1 6 41 23 31 112 1 7 42 23 31 88 2 5 43 23 24 121 1 4 44 23 24 98 1 4 45 23 24 86 1 4 |
Animal model solutions The first variable contains numbers of animal (mean) classes and regressions and the second the estimate an = 1.0000 -1.4325 2.0000 -4.4927 3.0000 3.1002 4.0000 0.4142 5.0000 2.9162 6.0000 -3.3706 7.0000 2.8651 8.0000 -4.7612 9.0000 -5.6569 10.0000 2.9802 11.0000 -0.0996 12.0000 2.7212 13.0000 -0.0949 14.0000 -0.4850 15.0000 4.8850 16.0000 -3.7721 17.0000 -6.5152 18.0000 -0.2880 19.0000 -4.0711 20.0000 -5.4854 21.0000 -5.5097 22.0000 -0.0535 23.0000 -1.6506 24.0000 5.2497 25.0000 0.6864 26.0000 1.4889 27.0000 2.0724 128.0000 -3.1481 29.0000 1.6076 30.0000 2.2076 31.0000 0.8187 32.0000 -3.9882 33.0000 -5.0696 34.0000 -1.9767 35.0000 -0.4821 36.0000 0.2475 37.0000 -0.9527 38.0000 -3.2048 39.0000 -7.2870 40.0000 2.0375 41.0000 -0.6642 42.0000 -1.8980 43.0000 5.5520 44.0000 0.9520 45.0000 -1.4479 0.0000 90.0823 2.0000 5.4732 3.0000 -5.0481 4.0000 15.9558 5.0000 16.9446 6.0000 19.6661 7.0000 29.1753 0.0000 -5.6002 |