순환표본조사를 시행할 경우 매 순환주기별로 적절한 통계적 신뢰도를 가진 전체 모집단 특성이 추정될 수 있는 반면에, 작은 표본크기로 인하여 통계적 신뢰도가 높은 소지역 추정량의 산출은 어렵다. 따라서 소지역 추정량은 일반적으로 일정 주기 후 혹은 전체조사가 마무리된 후 독립적인 순환표본들을 결합하여 얻어진 최종표본을 통해 산출된다. 본 연구에서 는 순환표본을 결합하여 추정량을 만들 때 필요한 가중치 산출의 문제를 고려하였다. 기존의 연구들이 각 조사에 따른 경험을 바탕으로 조사별로 가능한 순환표본 결합 가중치를 정의하였으나, 본 연구에서는 모든 가능한 관심변수에 적용 가능하도록 표본설계변수에만 의존하는 모형을 설정하고 주어진 모형하에서의 최량선형불편예측치(Best Linear Unbiased Predictor: BLUP)를 고려하였다. 모의실험을 통하여 각 모형 하에서 정의되는 여러 BLUP을 비교하여 모형변화에 강건한 추정량을 제안하고 그 결과를 제4기 국민건강영양조사에 적용하였다.
Milk-related traits (milk yield, fat and protein) have been crucial to selection of Holstein. It is essential to find the current selection trends of Holstein. Despite this, uncovering the current trends of selection have been ignored in previous studies. We suggest a new formula to detect the current selection trends based on single nucleotide polymorphisms (SNP). This suggestion is based on the best linear unbiased prediction (BLUP) and the Fisher's fundamental theorem of natural selection both of which are trait-dependent. Fisher's theorem links the additive genetic variance to the selection coefficient. For Holstein milk production traits, we estimated the additive genetic variance using SNP effect from BLUP and selection coefficients based on genetic variance to search highly selective SNPs. Through these processes, we identified significantly selective SNPs. The number of genes containing highly selective SNPs with p-value <0.01 (nearly top 1% SNPs) in all traits and p-value <0.001 (nearly top 0.1%) in any traits was 14. They are phosphodiesterase 4B (PDE4B), serine/threonine kinase 40 (STK40), collagen, type XI, alpha 1 (COL11A1), ephrin-A1 (EFNA1), netrin 4 (NTN4), neuron specific gene family member 1 (NSG1), estrogen receptor 1 (ESR1), neurexin 3 (NRXN3), spectrin, beta, non-erythrocytic 1 (SPTBN1), ADP-ribosylation factor interacting protein 1 (ARFIP1), mutL homolog 1 (MLH1), transmembrane channel-like 7 (TMC7), carboxypeptidase X, member 2 (CPXM2) and ADAM metallopeptidase domain 12 (ADAM12). These genes may be important for future artificial selection trends. Also, we found that the SNP effect predicted from BLUP was the key factor to determine the expected current selection coefficient of SNP. Under Hardy-Weinberg equilibrium of SNP markers in current generation, the selection coefficient is equivalent to $2^*SNP$ effect.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권4호
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pp.1179-1189
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2007
In this paper, we estimate the proportion of individuals having health insurance in a given year for several small domains cross-classified by age, sex and other demographic characteristics using the data provided by the National Center for Health Statistics(NCHS). We employ Bayesian as well as frequentist methodology to obtain small domain estimates and the associated measures of precision. One of the new features of our study is that we utilize the survey weights along with the model to derive the small domain estimates.
카나다의 돼지개량에 대한 국가적 유전능력 평가는 산육능력(100kg의 등지방과 일령)과 모돈의 번식능력(총산자수)을 BLUP animal model(최선형 불변예상치 가축모형 : Best Linear Unbiased Predictor Animal Model)을 이용하여 정규적으로 평가하고 있다. 새로운 검정자료가 수집되어 질때마다 매번 BLUP평가가 이루어져 농장으로 제공된다. 현재의 유전능력 변화에 대한 추정가는 연간 등지방 두께 0.35mm와 100kg도달일령 1.5일이 향상되었다. 이것은 1985년 BLUP이 소개된 이전보다 등지방 $50\%$, 일령 20배 이상의 개량효과이다. 그 외에 모돈의 번식형질에 대한 개량은 계속적으로 연구가 진행되고 있으며 국가적 육종계획에는 도체와 육질에 대한 유전적 개량사업이 추진되고 있다.
Ever since Gauss discussed the least-squares method in 1812 and Bertrand translated Gauss's work in French, the least-squares method has been used for various economic analysis. The justification of the least-squares method was given by Markov in 1912 in connection with the previous discussion by Gauss and Bertrand. The main argument concerned the problem of obtaining the best linear unbiased estimates. In some modern language, the argument can be explained as follow.
This work deals with nonlinear least squares method for estimating unknown universial constants C in a computer simulation code real experimental data(or database) and computer simulation data. The best linear unbiased predictor based on a spatial statistical model is fitted from the computer simulation data. Then nonlinear least squares estimation method is applied to the real data using the fitted prediction model(or simulation predictor) as if it were the true simulation model. An application to the computational nuclear fusion device is presented.
A linear input/output data-based predictive control with integral action is developed. The control input is obtained directly from the input/output data in a single step. However, the state estimation in subspace identification gives a biased estimate and there is model mismatch when the controller is applied to a nonlinear process. To overcome such difficulties, we add integral action to a linear input/output data-based predictive controller by augmenting the integrated white noise disturbance model and use each of best linear unbiased estimation(BLUE) filter and Kalman filter as a stochastic observer for the unmeasured disturbance. When applied to a continuous styrene polymerization reactor the proposed controller demonstrates.
본 논문에서는 발신자가 송출한 신호를 이용하여 TDOA(Time Difference of Arrival) 방식으로 발신자의 위치를 추정할 때, BLUE(Best Linear Unbiased Estimator) 추정기와 이의 CRLB(Crammer-Rao Lower Bound)를 닫힌 해 형태로 구하였다. 3 개의 기준국 또는 센서를 사용하여 2차원의 발신자 위치를 추정할 때, BLUE 추정기를 사용하여 CRLB를 구하기 위해서 발신자의 위치에 대한 기준 위치를 설정한 후 이를 1 차 Taylor 급수로부터 유도된 근사회된 TDOA 쌍곡선 방정식을 사용하였다. 본 논문에서 근사화를 통해 구해진 유도식은 각 기준국 또는 센서에서의 TOA(Time of Arrival) 측정 잡음이 서로 상관관계가 없고 독립적이라는 가정하에서, 백색 가우시안 잡음에 대해서뿐만 아니라 평균이 제로인 모든 잡음에 대해서 적용할 수 있다.
이 논문에서는 발신자가 송출한 신호를 이용하여 TDOA(Time Difference of Arrival) 방식으로 발신자의 3 차원 위치를 추정할 때, BLUE(Best Linear Unbiased Estimator) 추정기를 닫힌 해 형태로 구하였다. 4 개의 기준국 또는 센서를 사용하여 3차원의 발신자 위치를 추정할 때, BLUE 추정기를 구하기 위해서 발신자의 위치에 대한 기준 위치를 설정한 후 이를 1 차 Taylor 급수로부터 유도된 근사화된 TDOA 쌍곡선 방정식을 사용하였다. 이 논문에서 근사화를 통해 구해진 유도식은 각 기준국 또는 센서에서의 TOA(Time of Arrival) 측정 잡음이 서로 상관관계가 없고 독립적이라는 가정하에서, 백색 가우시안 잡음에 대해서뿐만 아니라 평균이 제로인 모든 잡음에 대해서 적용할 수 있다.
Objective: Intramuscular fat is one of the meat quality traits that is considered in the selection strategies for Hanwoo (Korean cattle). Different methods are used to estimate the breeding value of selection candidates. In the present work we focused on accuracy of different genotype relationship matrices as described by forni and pedigree based relationship matrix. Methods: The data set included a total of 778 animals that were genotyped for BovineSNP50 BeadChip. Among these 778 animals, 72 animals were sires for 706 reference animals and were used as a validation dataset. Single trait animal model (best linear unbiased prediction and genomic best linear unbiased prediction) was used to estimate the breeding values from genomic and pedigree information. Results: The diagonal elements for the pedigree based coefficients were slightly higher for the genomic relationship matrices (GRM) based coefficients while off diagonal elements were considerably low for GRM based coefficients. The accuracy of breeding value for the pedigree based relationship matrix (A) was 13% while for GRM (GOF, G05, and Yang) it was 0.37, 0.45, and 0.38, respectively. Conclusion: Accuracy of GRM was 1.5 times higher than A in this study. Therefore, genomic information will be more beneficial than pedigree information in the Hanwoo breeding program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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