Comparison of (co)variance component estimates in control populations of red flour beetle (Tribolium castaneum) using restricted maximum likelihood and Gibbs sampling

Abstract

Bayes Analyse in der Implementierung mit Gibbs sampling ermo È glicht. Generell konnte festgestellt werden, dass das 95%ige Zentralintervall der Scha Ètzungen unter den drei Gewichtungen in den Populationen denen der Kontrolllinien a Èhnlich war. Die meisten REML Scha Ètzer in den Basispopulationen unterscheiden sich von den REML Scha Ètzern in den Kontrolllinien. Unzureichende Informationen aus den Daten und confounding der zufa Èlligen Effekte trugen zur Variabilita Èt der REML Scha Ètzungen in den Basispopulationen bei. Dies zeigt sich darin, dass einige (Ko)varianz Komponenten mit geringerer Genauigkeit gescha Ètzt wurden als andere. Die Ergebnisse unterstu È tzen auch die Hypothese, dass REML Scha Ètzungen dem Zentralwert der a posteriori Verteilung entspricht, die man aus der Bayes Analyse mit¯at priors erha Èlt. Das aber nur dann, wenn ausreichende Informationen aus den Daten vorliegen und kein confounding zwischen zufa Èlligen Effekten vorliegt. 22E

Empirical Bayesian Approach for Variance Component Model in Genetic Analysis of Psychological Disorder

“…However, other simulation studies also suggested that the choice of priors could have a considerable influence on the result of Bayesian method (e.g. Lin and Berger, 2001). Consequently, additional simulation studies of effect for different priors on the individual model are carried out to determine the proper one.…”