970 resultados para Covariance estimate


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Modelos de regressão aleatória foram utilizados neste estudo para estimar parâmetros genéticos da produção de leite no dia do controle (PLDC) em caprinos leiteiros da raça Alpina, por meio da metodologia Bayesiana. As estimativas geradas foram comparadas às obtidas com análise de regressão aleatória, utilizando-se o REML. As herdabilidades encontradas pela análise Bayesiana variaram de 0,18 a 0,37, enquanto, pelo REML, variaram de 0,09 a 0,32. As correlações genéticas entre dias de controle próximos se aproximaram da unidade, decrescendo gradualmente conforme a distância entre os dias de controle aumentou. Os resultados obtidos indicam que: a estrutura de covariâncias da PLDC em caprinos ao longo da lactação pode ser modelada adequadamente por meio da regressão aleatória; a predição de ganhos genéticos e a seleção de animais geneticamente superiores é viável ao longo de toda a trajetória da lactação; os resultados gerados pelas análises de regressão aleatória utilizando-se a Amostragem de Gibbs e o REML foram semelhantes, embora as estimativas das variâncias genéticas e das herdabilidades tenham sido levemente superiores na análise Bayesiana, utilizando-se a Amostragem de Gibbs.

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Objetivou-se investigar os efeitos das características do pelame sobre a idade ao primeiro parto (IPP) e o intervalo de partos (IEP) de vacas holandesas manejadas em sistema de estabulação livre com ventiladores e aspersores e estimar os parâmetros genéticos destas características. Os dados foram analisados pelo método dos quadrados mínimos, considerando os efeitos: ano; estação; número de inseminações; origem do pai; pai dentro da origem; idade (somente para IEP); porcentagem de malhas negras; espessura do pelame; comprimento dos pêlos; número de pêlos por unidade de área da epiderme; diâmetro dos pêlos; transmitância e refletância efetiva do pelame. O método da Máxima Verossimilhança Restrita foi utilizado para estimar os componentes de (co)variância sob um modelo animal. Os resultados incluíram as estimativas de herdabilidade para IPP (0,23±0,08), IEP (0,19±0,10), malhas negras (0,75±0,08), número (0,05±0,04), espessura (0,04±0,05), comprimento (0,36±0,09) e diâmetro (0,63±0,08) de pêlos. As estimativas de correlação genética entre IPP (-0,37±0,17), IEP (0,49±0,27) e diâmetro apresentaram valores significativos e favoráveis. Entretanto, as correlações genéticas entre espessura (-0,56±0,46), número (-0,66±0,43), porcentagem de malhas negras (0,04±0,16) e IPP foram desfavoráveis para seleção conjunta para melhor adaptação e precocidade sexual. O alto valor estimado para herdabilidade e as correlações genéticas favoráveis entre diâmetro e IPP e IEP indicaram ser possível selecionar para melhorar conjuntamente a adaptação e o desempenho reprodutivo.

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Um total de 19.770 pesos corporais de bovinos Guzerá, do nascimento aos 365 dias de idade, pertencentes ao banco de dados da Associação Brasileira dos Criadores de Zebu (ABCZ) foi analisado com os objetivos de comparar diferentes estruturas de variâncias residuais, considerando 1, 18, 28 e 53 classes residuais e funções de variância de ordens quadrática a quíntica; e estimar funções de co-variância de diferentes ordens para os efeitos genético aditivo direto, genético materno, de ambiente permanente de animal e de mãe e parâmetros genéticos para os pesos corporais usando modelos de regressão aleatória. Os efeitos aleatórios foram modelados por regressões polinomiais em escala de Legendre com ordens variando de linear a quártica. Os modelos foram comparados pelo teste de razão de verossimilhança e pelos critérios de Informação de Akaike e de Informação Bayesiano de Schwarz. O modelo com 18 classes heterogêneas foi o que melhor se ajustou às variâncias residuais, de acordo com os testes estatísticos, porém, o modelo com função de variância de quinta ordem também mostrou-se apropriado. Os valores de herdabilidade direta estimados foram maiores que os encontrados na literatura, variando de 0,04 a 0,53, mas seguiram a mesma tendência dos estimados pelas análises unicaracterísticas. A seleção para peso em qualquer idade melhoraria o peso em todas as idades no intervalo estudado.

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Os objetivos neste trabalho foram estudar os efeitos de ambiente sobre a espessura de gordura subcutânea (EGS), a área de olho-de-lombo (AOL) e o peso aos 19 meses de idade e estimar parâmetros genéticos para essas características. Utilizaram-se informações obtidas de 987 bovinos da raça Canchim (5/8 Charolês + 3/8 Zebu) e do grupo genético animal MA (filhos de touros charoleses e vacas 1/2 Canchim + 1/2 Zebu) nascidos em 2003, 2004 e 2005. Os componentes de covariância foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita utilizando-se um modelo animal com efeitos fixos (ano de nascimento, grupo genético, rebanho e sexo) e os efeitos aleatórios genético aditivo direto e residual. As médias de área de olho-de-lombo e peso foram mais altas nos machos que nas fêmeas. No grupo genético MA, as médias para todas as características foram mais altas que na raça Canchim e houve ainda efeitos de rebanho e de ano de nascimento. As estimativas de herdabilidade para AOL (0,33 ± 0,09), EGS (0,24 ± 0,09) e peso (0,23 ± 0,09) foram moderadas, enquanto que a estimativa de correlação genética (0,21 ± 0,24) entre EGS e AOL foi baixa, o que sugere que essas características são controladas por diferentes conjuntos de genes de ação aditiva. As correlações genéticas para peso estimadas com EGS (0,57 ± 0,23) e com AOL (0,62 ± 0,16) foram moderadas. Conclui-se que as características ao sobreano devem responder à seleção nos rebanhos estudados e que a seleção para aumento de peso também eleva EGS e AOL e vice-versa.

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The objective of this study was to estimate (co)variance components using random regression on B-spline functions to weight records obtained from birth to adulthood. A total of 82 064 weight records of 8145 females obtained from the data bank of the Nellore Breeding Program (PMGRN/Nellore Brazil) which started in 1987, were used. The models included direct additive and maternal genetic effects and animal and maternal permanent environmental effects as random. Contemporary group and dam age at calving (linear and quadratic effect) were included as fixed effects, and orthogonal Legendre polynomials of age (cubic regression) were considered as random covariate. The random effects were modeled using B-spline functions considering linear, quadratic and cubic polynomials for each individual segment. Residual variances were grouped in five age classes. Direct additive genetic and animal permanent environmental effects were modeled using up to seven knots (six segments). A single segment with two knots at the end points of the curve was used for the estimation of maternal genetic and maternal permanent environmental effects. A total of 15 models were studied, with the number of parameters ranging from 17 to 81. The models that used B-splines were compared with multi-trait analyses with nine weight traits and to a random regression model that used orthogonal Legendre polynomials. A model fitting quadratic B-splines, with four knots or three segments for direct additive genetic effect and animal permanent environmental effect and two knots for maternal additive genetic effect and maternal permanent environmental effect, was the most appropriate and parsimonious model to describe the covariance structure of the data. Selection for higher weight, such as at young ages, should be performed taking into account an increase in mature cow weight. Particularly, this is important in most of Nellore beef cattle production systems, where the cow herd is maintained on range conditions. There is limited modification of the growth curve of Nellore cattle with respect to the aim of selecting them for rapid growth at young ages while maintaining constant adult weight.

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The aim of this work is to test an algorithm to estimate, in real time, the attitude of an artificial satellite using real data supplied by attitude sensors that are on board of the CBERS-2 satellite (China Brazil Earth Resources Satellite). The real-time estimator used in this work for attitude determination is the Unscented Kalman Filter. This filter is a new alternative to the extended Kalman filter usually applied to the estimation and control problems of attitude and orbit. This algorithm is capable of carrying out estimation of the states of nonlinear systems, without the necessity of linearization of the nonlinear functions present in the model. This estimation is possible due to a transformation that generates a set of vectors that, suffering a nonlinear transformation, preserves the same mean and covariance of the random variables before the transformation. The performance will be evaluated and analyzed through the comparison between the Unscented Kalman filter and the extended Kalman filter results, by using real onboard data.

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In this article we consider a control chart based on the sample variances of two quality characteristics. The points plotted on the chart correspond to the maximum value of these two statistics. The main reason to consider the proposed chart instead of the generalized variance |S| chart is its better diagnostic feature, that is, with the new chart it is easier to relate an out-of-control signal to the variables whose parameters have moved away from their in-control values. We study the control chart efficiency considering different shifts in the covariance matrix. In this way, we obtain the average run length (ARL) that measures the effectiveness of a control chart in detecting process shifts. The proposed chart always detects process disturbances faster than the generalized variance |S| chart. The same is observed when the size of the samples is variable, except in a few cases in which the size of the samples switches between small size and very large size.

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In this article, we propose new control charts for monitoring the mean vector and the covariance matrix of bivariate processes. The traditional tools used for this purpose are the T (2) and the |S| charts. However, these charts have two drawbacks: (1) the T (2) and the |S| statistics are not easy to compute, and (2) after a signal, they do not distinguish the variable affected by the assignable cause. As an alternative to (1), we propose the MVMAX chart, which only requires the computation of sample means and sample variances. As an alternative to (2), we propose the joint use of two charts based on the non-central chi-square statistic (NCS statistic), named as the NCS charts. Once the NCS charts signal, the user can immediately identify the out-of-control variable. In general, the synthetic MVMAX chart is faster than the NCS charts and the joint T (2) and |S| charts in signaling processes disturbances.

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