Application ofthreshold modelusingBayesian Inferenceinanimal breeding
DOI:
https://doi.org/10.22256/pubvet.v6n27.1427Keywords:
Gibbs sampling, components of variance, categorical data, discrete distribution, predispositionAbstract
The application of modern methods using the animal model is essential for the efficient conduct of any breeding program. The procedures to characteristics in which continuous variation is assumed are not suitable for those with non-continuous variation. In threshold model assumes that the answering process is associated with an underlying continuous variable which has continuous normal distribution. The probabilistic representation of all knowledge uncertain is the essence of Bayesian inference, such knowledge is related to future observable quantities or unknown parameters. The priori and posteriori concepts are always relative to the observation at the time considered. Thus, we aimed at with this revision presenting and discussing some trends and applications of threshold model with a focus on Bayesian inference, applied to animal breeding.
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Copyright (c) 2012 Natanael Pereira da Silva Santos, José Lindenberg Rocha Sarmento, José Elivalto Guimarães Campelo, Aurino de Araujo Rego Neto, Luiz Antonio Silva Figueiredo Filho, Márcio da Silva Costa, Daniel Biagiotti, Fabrício Fernandes Guimarães
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