方差组分估计方法的比较

本文通过蒙特卡罗模拟产生的八个模拟资料比较了我国常用的方差分析法(不考虑场年季效应)、Henderson方法1、Henderson方法3、最大似然法、改进最大似然法与约束最大似然法。结果表明:方差分析法估计值偏差最大,而约束最大似然法的估计值最准确。     

方差组分估计方法的研究

本文利用最大似然法、改进最大似然法与约束最大似然法估计了猪的出生重与二月龄体重的方差、协方差组分和遗传参数。配合的模型为多性状动物模型。典型变换的引入大大降低了计算量。     

多性状简化动物模型BLUP方法在猪育种工作中的应用

广泛应用于奶牛育种的公畜模型BLUP方法,不能利用待估个体本身的成绩,只有当其后代有记录时才能评价该种畜,这无疑延长了世代间隔,而且也无法预测那些本身无后代或有后代但后代无记录或者自己也无记录的个体的育种值。动物模型克服了上述缺陷,能够充分利用生产性能资料,但计算量较大,尤其是多性状。简化动物模型可得     

专家系统(ES)在奶牛群管理中应用的展望

专家系统(expert systems)指的是应用特定的计算机软件进行推理与分析,进而对生产实践作出建议。专家系统是人工智能的四大分支之一。它不象一般的计算机软件那样,只是进行数值方面的分析。由于计算机成本的降低以及软硬件的飞速发展,使得专家系统更易于在微机上推广。专家系统应用于农业的成功例子有:其一,伊利诺伊斯大学的PLAN/ds,它用于诊断     

奶牛泌乳性能测定最优方法的研究

本研究采用北京市郊区两牛场421个准确泌乳期产奶记录(每日三班精确测量),分别应用14个不同测定方察,对各估测泌乳期产奶性能进行精确性的统计分析,最后推荐每隔30天不定期抽测1天产奶量的估测性能方法。     

北京市荷斯坦牛头胎产奶量的遗传统计分析

本研究对北京市47头公牛的约13000个女儿的头胎产奶量记录进行了系统的遗传统计分析。首先进行了305 d 奶量校正方法的研究。提出了用于从306～420 d 不同阶段的305 d 奶量校正的线性回归方程。同时分析了影响305 d 奶量的季节效应,根据305 d 奶量在各产犊月份的最小二乘均数和育种值估计及遗传参数估计的特点,建议将12个产犊月份划分为3个产犊季节。利用一公畜模型(考虑公畜间的血缘关系)和 REML 估计法的 EM 算法对遗传力进行了估计,估计值为0.11,低于文献中常见的报道。在取遗传力真值为0.10～0.35时,这个估计值的大样本标准误为0.03～0.08,说明估计值的精确性较低,亦即本资料样本对遗传力估计来说仍然偏小。