机译:在稀疏高维线性混合模型中通过变量选择方法改善遗传力估计
AgroParisTech and Universite Paris-Saclay, Paris, France;
AgroParisTech and Universite Paris-Saclay, Paris, France;
Universite Paris-Sud and Universite Paris-Saclay, Orsay, France;
Institut Pasteur, Paris, France;
Institut Pasteur, Paris, France;
Applications in neuroanatomy; Heritability; High dimension; Linear mixed models; Variable selection;
机译:通过在稀疏高维线性混合模型中改善可变选择方法的可遗传性估算
机译:高维稀疏Multiresponse线性回归模型的变量选择
机译:结合非线性负数和确定独立性筛选的稀疏高维非线性回归模型的变量选择
机译:使用手腕加速度计估算运动能源支出:用固定效应变量选择的线性混合模型方法
机译:稀疏超高维加性模型中的预测和变量选择。
机译:非负Garrote和Sure独立筛选相结合的稀疏高维非线性回归模型变量选择
机译:通过变量选择方法提高遗传力估计 稀疏高维线性混合模型