1987
DOI: 10.2527/jas1987.6451362x
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A Derivative-Free Approach for Estimating Variance Components in Animal Models by Restricted Maximum Likelihood1

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“…Os componentes de (co)variâncias e os parâmetros genéticos foram estimados pelo programa MTDFREML, desenvolvido por Boldman et al (1995), que utilizaram a metodologia da máxima verossimilhança restrita (REML), por meio de um algoritmo não-derivativo (Graser et al, 1987) O efeito de ambiente permanente materno não foi considerado neste estudo. Em análises preliminares, verificou-se que, ao incluir esse efeito, a convergência no processo iterativo foi dificultada, e valores confusos foram estimados, possivelmente em razão do volume de dados disponível.…”
Section: Introductionunclassified
“…Os componentes de (co)variâncias e os parâmetros genéticos foram estimados pelo programa MTDFREML, desenvolvido por Boldman et al (1995), que utilizaram a metodologia da máxima verossimilhança restrita (REML), por meio de um algoritmo não-derivativo (Graser et al, 1987) O efeito de ambiente permanente materno não foi considerado neste estudo. Em análises preliminares, verificou-se que, ao incluir esse efeito, a convergência no processo iterativo foi dificultada, e valores confusos foram estimados, possivelmente em razão do volume de dados disponível.…”
Section: Introductionunclassified
“…O objetivo deste estudo foi comparar critérios de seleção baseados em ganho de peso com aqueles esperados com dias para o animal atingir determinado peso. (Smith e Graser, 1986;Graser et al, 1987), usando-se o conjunto de programas computacionais MTDFREML, desenvolvido por Boldman et al (1993 Os critérios de seleção, ganho ou dias, foram comparados por meio das herdabilidades e correlações entre as características, bem como pela classificação das predições dos valores genéticos dos indivíduos. Para os machos foram comparados os 2, 5, 7 e 10% melhores animais e para as fêmeas as 5, 10, 15 e 20% melhores para todos os critérios de seleção e observados quantos animais existiam em comum, ou seja, qual mudança na posição, quando se utilizaram os critérios de seleção baseados em ganhos ou em dias para atingir determinado peso.…”
Section: Introductionunclassified
“…Log jAj arises as a by-product when setting up A K1 from a list of pedigree information. The last two terms, y 0 Py and logjCj, can be computed simultaneously through a Cholesky factorization of C augmented by the vector of righthand sides in equation (4.1) and its transpose, and the residual sum of squares (Graser et al 1987).…”
Section: Estimation Of Covariance Functions: II 'Directly'mentioning
confidence: 99%