Jose crossa (20 Ergebnisse)
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GENERALIZED LINEAR MIXED MODELS WITH APPLICATIONS IN AGRICULTURE AND BIOLOGY
Salinas Ruíz, Josafhat; Montesinos López, Osval Antonio; Hernández Ramírez, Gabriela; Crossa Hiriart, Jose
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Multivariate Statistical Machine Learning Methods for Genomic Prediction
Montesinos López, Osval Antonio; Montesinos López, Abelardo; Crossa, José
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Generalized Linear Mixed Models with Applications in Agriculture and Biology
Salinas Ruíz, Josafhat; Montesinos López, Osval Antonio; Hernández Ramírez, Gabriela; Crossa Hiriart, Jose
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Generalized Linear Mixed Models with Applications in Agriculture and Biology
Salinas Ruíz, Josafhat; Montesinos López, Osval Antonio; Hernández Ramírez, Gabriela; Crossa Hiriart, Jose
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Multivariate Statistical Machine Learning Methods for Genomic Prediction
Montesinos López, Osval Antonio; Montesinos López, Abelardo; Crossa, José
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Paperback. Zustand: Brand New. 438 pages. 9.25x6.10x0.89 inches. In Stock.
Linear Selection Indices in Modern Plant Breeding
Céron-rojas, J. Jesus/ Crossa, José/ Gianola, Daniel (Foreward By)
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Kartoniert / Broschiert. Zustand: New. KlappentextrnrnThis open access book focuses on the linear selection index (LSI) theory and its statistical properties. It addresses the single-stage LSI theory by assuming that economic weights are fixed and known - or fixed, but unknown - to p.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This open access bookoffers an introduction to mixed generalized linear models with applications to the biological sciences, basically approached from an applications perspective, without neglecting the rigor of the theory. For this reason, the theor…y that supports each of the studied methods is addressed and later - through examples - its application is illustrated. In addition, some of the assumptions and shortcomings of linear statistical models in general are also discussed.An alternative to analyse non-normal distributed response variables is the use of generalized linear models (GLM) to describe the response data with an exponential family distribution that perfectly fits the real response. Extending this idea to models with random effects allows the use of Generalized Linear Mixed Models (GLMMs). The use of these complex models was not computationally feasible until the recent past, when computational advances and improvements to statistical analysis programs allowed users to easily, quickly, and accurately apply GLMM to data sets. GLMMs have attracted considerable attention in recent years. The word 'Generalized' refers to non-normal distributions for the response variable and the word 'Mixed' refers to random effects, in addition to the fixed effects typical of analysis of variance (or regression). With the development of modern statistical packages such as Statistical Analysis System (SAS), R, ASReml, among others, a wide variety of statistical analyzes are available to a wider audience. However, to be able to handle and master more sophisticated models requires proper training and great responsibility on the part of the practitioner to understand how these advanced tools work. GMLM is an analysis methodology used in agriculture and biology that can accommodate complex correlation structures and types of response variables.
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Gebunden. Zustand: New. KlappentextrnrnThis open access book focuses on the linear selection index (LSI) theory and its statistical properties. It addresses the single-stage LSI theory by assuming that economic weights are fixed and known - or fixed, but unknown - to p.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is open access under a CC BY 4.0 licenseThis open access book brings together the latest genome base prediction models currently being used by statisticians, breeders and data scientists. It provides an accessible way to understand the theo…ry behind each statistical learning tool, the required pre-processing, the basics of model building, how to train statistical learning methods, the basic R scripts needed to implement each statistical learning tool, and the output of each tool. To do so, for each tool the book provides background theory, some elements of the R statistical software for its implementation, the conceptual underpinnings, and at least two illustrative examples with data from real-world genomic selection experiments. Lastly, worked-out examples help readers check their own comprehension.The book will greatly appeal to readers in plant (and animal) breeding, geneticists and statisticians, as it provides in a very accessible way the necessary theory, the appropriate R code, and illustrative examples for a complete understanding of each statistical learning tool. In addition, it weighs the advantages and disadvantages of each tool.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This open access book focuses on the linear selection index (LSI) theory and its statistical properties. It addresses the single-stage LSI theory by assuming that economic weights are fixed and known - or fixed, but unknown - to predict the net genet…ic merit in the phenotypic, marker and genomic context. Further, it shows how to combine the LSI theory with the independent culling method to develop the multistage selection index theory. The final two chapters present simulation results and SAS and R codes, respectively, to estimate the parameters and make selections using some of the LSIs described. It is essential reading for plant quantitative geneticists, but is also a valuable resource for animal breeders.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This open access book focuses on the linear selection index (LSI) theory and its statistical properties. It addresses the single-stage LSI theory by assuming that economic weights are fixed and known - or fixed, but unknown - to predict the net genetic meri…t in the phenotypic, marker and genomic context. Further, it shows how to combine the LSI theory with the independent culling method to develop the multistage selection index theory. The final two chapters present simulation results and SAS and R codes, respectively, to estimate the parameters and make selections using some of the LSIs described. It is essential reading for plant quantitative geneticists, but is also a valuable resource for animal breeders.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In this book, the subject of design and analysis of experiments has been covered in simple language by giving basic concepts of various designs and essential data analysis steps of designed experiments. It has become clear that among researchers, mai…nly from the areas of food and agricultural sciences, there is a great need for a reference work on design and analysis of experiments that covers basic concepts, provides examples of varied situations that require the use of the experimental designs and that offers clear steps required for the correct analysis execution. This book covers such needs while also sharing codes in the Statistical Analysis Systems (SAS) for each of the designs covered using Proc Glimmix to perform the analysis. It is hoped that this will allow readers to directly analyze the data from their experiments.
