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

Autores

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

DOI:

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

Palavras-chave:

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

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.

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Publicado

16-02-2014

Como Citar

YOKOO, M. J.-I.; ROSA, G. J. de M.; ALBUQUERQUE, L. G.; MAGNABOSCO, C. U.; CARDOSO, F. F. O uso da estatística Bayesiana no melhoramento genético animal: uma breve explicação. Scientia Agraria Paranaensis, [S. l.], v. 12, n. 4, p. 247–257, 2014. DOI: 10.18188/sap.v12i4.6974. Disponível em: https://e-revista.unioeste.br/index.php/scientiaagraria/article/view/6974. Acesso em: 15 ago. 2022.

Edição

Seção

Revisões Bibliográficas