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New Algorithms for Evaluating the Log-Likelihood Function Derivatives in the AI-REML Method

机译:AI-REML方法中评估对数似然函数导数的新算法

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摘要

In this study, we propose several improvements of the Average Information Restricted Maximum Likelihood algorithms for estimating the variance components for genetic mapping of quantitative traits. The improved methods are applicable when two variance components are to be estimated. The improvements are related to the algebraic part of the methods and utilize the properties of the underlying matrix structures.
机译:在这项研究中,我们提出了平均信息受限最大似然算法的一些改进,用于估计数量性状的遗传图谱的方差成分。当要估计两个方差分量时,可以使用改进的方法。改进与方法的代数部分有关,并利用了基础矩阵结构的特性。

著录项

  • 来源
  • 作者

    Kateryna Mishchenko;

  • 作者单位

    School of Education, Culture and Communication, Mälardalen University, Västerås, Sweden;

    Department of Information Technology, Division of Scientific Computing, Uppsala University, Sweden;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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