Bayesian Polynomial Regression Models to Fit Multiple Genetic Models for Quantitative Traits

نویسندگان
چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Bayesian Polynomial Regression Models to Fit Multiple Genetic Models for Quantitative Traits.

We present a coherent Bayesian framework for selection of the most likely model from the five genetic models (genotypic, additive, dominant, co-dominant, and recessive) commonly used in genetic association studies. The approach uses a polynomial parameterization of genetic data to simultaneously fit the five models and save computations. We provide a closed-form expression of the marginal likel...

متن کامل

Functional Regression Models for Epistasis Analysis of Multiple Quantitative Traits

To date, most genetic analyses of phenotypes have focused on analyzing single traits or analyzing each phenotype independently. However, joint epistasis analysis of multiple complementary traits will increase statistical power and improve our understanding of the complicated genetic structure of the complex diseases. Despite their importance in uncovering the genetic structure of complex traits...

متن کامل

a new approach to credibility premium for zero-inflated poisson models for panel data

هدف اصلی از این تحقیق به دست آوردن و مقایسه حق بیمه باورمندی در مدل های شمارشی گزارش نشده برای داده های طولی می باشد. در این تحقیق حق بیمه های پبش گویی بر اساس توابع ضرر مربع خطا و نمایی محاسبه شده و با هم مقایسه می شود. تمایل به گرفتن پاداش و جایزه یکی از دلایل مهم برای گزارش ندادن تصادفات می باشد و افراد برای استفاده از تخفیف اغلب از گزارش تصادفات با هزینه پائین خودداری می کنند، در این تحقیق ...

15 صفحه اول

How to use SAS® to fit Multiple Logistic Regression Models

When response outcomes are continuous error terms in models are normally distributed and a standard normal distribution function is adequate. The logistic distribution function which is very similar to the normal distribution function is required when the response variable is binary. Parameters of a logistic response function are often estimated using the method of maximum likelihood (ML). One ...

متن کامل

Using Multiobjective Genetic Programming to Infer Logistic Polynomial Regression Models

In designing non-linear classifiers, there are important trade-offs to be made between predictive accuracy and model comprehensibility or complexity. We introduce the use of Genetic Programming to generate logistic polynomial models, a relatively comprehensible non-linear parametric model; describe an efficient twostage algorithm consisting of GP structure design and Quasi-Newton coefficient se...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Bayesian Analysis

سال: 2015

ISSN: 1936-0975

DOI: 10.1214/14-ba880