O uso da estatística Bayesiana no melhoramento genético animal: uma breve explicação

Marcos Jun-Iti Yokoo, Guilherme Jordão de Magalhães Rosa, Lucia Galvão Albuquerque, Cláudio Ulhôa Magnabosco, Fernando Flores Cardoso

Resumo


Este trabalho aborda o estudo de técnicas bayesianas no melhoramento genético animal, no intuito de discutir e elucidar esta referida abordagem frente a estatística “frequentista”. Apresentam-se dois algoritmos de integração estocástica por meio da simulação de Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC): o Amostrador de Gibbs e o Metropolis-Hastings. Considera-se a aplicação das mencionadas técnicas como uma alternativa aos programas de melhoramento animal, na estimação de parâmetros genéticos em ordem de solucionar problemas relacionados aos modelos mais complexos e a expressão de características de interesse econômico que não tenham distribuição normal. As abordagens propostas são explicadas e discutidas no desenvolvimento do trabalho.

Palavras-chave


Amostrador de Gibbs; método de MCMC; Metropolis-Hastings; parâmetro; verossimilhança

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DOI: https://doi.org/10.18188/sap.v12i4.6974

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