开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

ASreml/ASreml-R中缺失响应值的预测

ASreml/ASreml-R是一种统计分析软件，用于处理具有缺失响应值的数据。它提供了一种强大的方法来预测缺失响应值，并进行统计分析。

ASreml/ASreml-R的主要特点和优势包括：

高效的缺失值处理：ASreml/ASreml-R能够处理具有缺失响应值的数据，通过使用最大似然估计和随机效应模型，可以准确地预测缺失值，从而避免数据分析中的偏差。
统计分析功能：ASreml/ASreml-R提供了丰富的统计分析功能，包括线性混合模型、广义线性混合模型、非线性混合模型等。它可以进行参数估计、假设检验、模型比较等统计分析任务。
灵活的数据建模：ASreml/ASreml-R支持灵活的数据建模，可以处理多层次数据、重复测量数据、空间相关数据等。它提供了丰富的随机效应模型和协方差结构选项，可以适应各种复杂的数据结构。
广泛的应用场景：ASreml/ASreml-R广泛应用于农业、生物医学、环境科学、遗传学等领域的研究和实践中。它可以用于遗传参数估计、品种评价、环境效应分析等任务。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云提供的云服务器（CVM）来运行ASreml/ASreml-R软件。腾讯云云服务器提供了高性能的计算资源和稳定可靠的网络环境，可以满足ASreml/ASreml-R的计算需求。您可以通过以下链接了解腾讯云云服务器的详细信息：腾讯云云服务器

此外，腾讯云还提供了其他与云计算相关的产品和服务，如云数据库（TencentDB）、云存储（COS）、人工智能服务（AI Lab）等，这些产品可以与ASreml/ASreml-R结合使用，提供更全面的解决方案。您可以通过腾讯云官方网站了解更多相关产品的详细信息。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

GLMM：广义线性混合模型（遗传参数评估）

常用软件 R中的lme4 SAS中的GLIMMIX ASReml R中的ASReml-R ❝本研究的主要目的是对中国四倍体中国四倍体亲本Psa后代的测试数据进行深入分析，并对Psa易感的附加遗传、环境方差成分和狭义遗传力进行可靠估计...ASReml-R是R中ASReml的实现（Butler等人）。2009年）。虽然ASReml软件能够适应GLMMs，但ASReml-R中GLMMs的拟合显得有限。...有些杂交是未经试验或不成功的：雌性围棋，除了与雄性32和33杂交外；雄性32，除了与雌性围棋杂交外；以及雌性顾对雄性33。我们只为缺失的父本提供一个平衡的gla×33杂交数据集。...在最初的观察中，我们记录了葡萄藤的主要症状：叶斑的存在/缺失、藤茎末端的短暂枯萎、甘蔗枯萎、溃疡和渗出。...这个家族对Psa抗性的预测随机效应最大，这说明了非加性基因对家族绩效的影响。基于双亲的平均eBV值和家庭随机效应的预测，该家系的Pr（Psa）估计值为0.31。 ? ❞ 12.

1.9K3 0

ASReml文献解析|如何分析猪繁殖性状遗传参数估计

利用ASReml-R软件对11个性状进行分析，包括：出生猪总数（TNB）；活产仔猪数量（NBA）；健康出生的仔猪数量（NBH）；出生仔猪数弱（NBW）；新生死产仔猪数量（NS）；高龄死产仔猪数量（OS）...关键词 11个繁殖性状 4个固定因子 asreml-R 结果在11个生殖相关性状中，妊娠期属于中等遗传力性状（0.251～0.430），其余性状的遗传力较低，在0.005～0.159之间。...使用“ASReml-R”（8）R软件包和vpredict函数对11个生殖性状的成分方差进行了遗传力计算。该软件包设计用于拟合线性混合模型，特别是用于动植物育种，以使用有限的最大似然估计遗传参数。...关键词数据质控，小于3或者大于30的删除系谱清洗 ASReml-R进行分析使用vpredict函数计算遗传力分析模型—— 单性状模型和多性状模型动物模型：一个随机因子遗传力计算遗传相关和表型计算...在重复性模型中，模型2与模型1非常相似。这两个模型之间的比较旨在更准确地计算遗传力（即，通过在模型中包括或排除永久环境影响之间进行选择）。

1011 0

我为什么不用ANOVA？

ANOVA有三大要求，使用前要逐一检验：数据平衡（没有缺失值）；响应变量服从正态分布；方差齐次（处理内不同水平的方差要相等; 编者著, 也有表示为: 独立性, 齐次性, 正态性....独立性是指不同处理之间是独立的. 动植物育种中, 不独立可以定义关系, 比如系谱构成的A矩阵, 比如基因组构成的G矩阵, 这样可以解决不独立的问题....一旦不满足条件需要：填补缺失值；转换以服从正态；方差不齐怎么弄（就这么着吧）。...举例，下图中, 前3列是一个处理的3个水平，单独时都服从正态分布，但放在一起（第4列）就不是正态分布，方差不齐很常见，但一般线性模型中, 似乎没有合适的方法来解决。 ?...SAS ASREML-R R: nlme R: lme4 如发现问题欢迎指正！

1.6K2 1

植物碰撞动物的火花--数据分析进阶

混合线性模型的公式和假定可以指定多个随机因子以及他们的分布，可以指定残差的矩阵结构，非常灵活。现在用的比较广泛的软件是ASReml，它有对应的R版：ASReml-R，速度非常快。 5....G矩阵的计算方法 28. 草莓试验站介绍 29. 草莓中实施GS的目标草莓中不同性状如何选择GS模型使用交叉验证检验预测效果将GS流程整合到育种流程中评估GS的效果 30....多年份GS模型固定因子增加了年份或者地点随机因子，考虑的是年份与基因互作残差，考虑的是空间分析 45. 多年份的GS预测效果更好多年份的话，应该只能使用GBLUP的方法。 46....52 分子矩阵缺失数据怎么处理？ 53 A矩阵怎么和G矩阵结合？一步法！ 54 G矩阵中不正定怎么办？ 55 GS面临的哪些挑战？多倍体如何构建G矩阵？...LMM提高育种数据的分析效率分子数据应用范围广泛（动物，植物，人类等等）现在软件可以非常灵活的，快速的，准确的计算和评估这些数据 57 ASreml？？？

3982 0

r语言固定效应模型_r语言coef函数

噪声是我们模型中没有考虑的随机因素。而固定效应是那些可预测因素，而且能完整的划分总体。例如模型中的性别变量，我们清楚只有两种性别，而且理解这种变量的变化对结果的影响。...R中的线性混合模型介绍（翻译博客）（来自科学网邓飞博客）原来来自：http://www.r-bloggers.com/linear-mixed-models-in-r/ 1、nlme lme4 Asreml...ASReml-R ASReml-R是ASReml的R版本，它的优点：1、可以处理复杂的随机因子结构2、可以处理多元数据3、可以处理系谱数据4、可以处理大批量的数据主要的缺点：1、它是收费的，当然它对于不发达国家的科研机构是免费的...如果认为随机效应只影响模型截距，那么固定效应回归模型可以用下面的公式 5、ASReml-R包它的功能很强大，用在这里有些杀鸡用牛刀的感觉。...代码如下： library(asreml) m1.asreml = asreml(yield ~ variety*nitrogen, random = ~ block

5.4K3 0

R语言︱线性混合模型理论与案例探究（固定效应&随机效应）

噪声是我们模型中没有考虑的随机因素。而固定效应是那些可预测因素，而且能完整的划分总体。例如模型中的性别变量，我们清楚只有两种性别，而且理解这种变量的变化对结果的影响。...R中的线性混合模型介绍（翻译博客）（来自科学网邓飞博客）原来来自：http://www.r-bloggers.com/linear-mixed-models-in-r/ 1、nlme lme4 Asreml...ASReml-R ASReml-R是ASReml的R版本，它的优点：1、可以处理复杂的随机因子结构2、可以处理多元数据3、可以处理系谱数据4、可以处理大批量的数据主要的缺点：1、它是收费的，当然它对于不发达国家的科研机构是免费的...如果认为随机效应只影响模型截距，那么固定效应回归模型可以用下面的公式 5、ASReml-R包它的功能很强大，用在这里有些杀鸡用牛刀的感觉。...代码如下： library(asreml) m1.asreml = asreml(yield ~ variety*nitrogen, random = ~ block

18.2K7 6

全基因组选择介绍及实践-1

使用的包是R的sommer和asreml，其实强健的还是成熟的软件，比如DMU，BLUPF90，PIBLUP，ASreml等，但sommer作为基本功能的演示，非常合适。...进行检测不同群体变化较大标记可解释的遗传变异百分比较低在动物育种中的应用非常有限全基因组选择优点: 无需进行主效基因或者QTL的检测不依赖于表型信息(候选群) 能够捕获基因组中的全部变异对于低遗传力...的操作代码 library(asreml) diag(G) = diag(G)+0.01 # 矩阵奇异, 对角线+0.01防止奇异 ginv = write_relation_matrix(G,type...="ginv") # 转化为三元组形式 attr(ginv,"rowNames") = rownames(G) # 对ginv进行rowNames的设置 time_asreml = system.time...asreml-r版慢一点，个人体会，asreml-w更快一点。

1.5K2 0

从数量遗传学角度介绍为何结婚要拿彩礼钱

母亲对后代影响大，不只是从遗传的角度（生），还有环境的作用（育），还有遗传和环境的互作（生育）。...+ 母亲遗传物质 + 母体遗传效应（比如线粒体遗传）+ 母体永久环境效应（比如育儿环境）+ 环境（误差）上面公式中，母亲提供了三个：母亲遗传物质母体遗传效应（比如线粒体遗传）母体环境效应（比如育儿环境...= T) lrt.asreml(m1,m2.1,boundary = T) 可以看到，母体永久环境效应和协方差都不显著，模型中可以不加。...我们不是算命大仙，我们是用科学的方法评估和预测的。 9. 参考文献 ❝Lawrence R....Specification, 2015 D G Butler, ASReml-R Reference Manual Version, 2018❞ 大家好，我是邓飞，一个持续分享的农业数据分析师

3442 0

pandas中的缺失值处理

在真实的数据中，往往会存在缺失的数据。...pandas在设计之初，就考虑了这种缺失值的情况，默认情况下，大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值，同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数，常见的几种缺失值操作技巧如下 1....缺失值的判断为了针对缺失值进行操作，常常需要先判断是否有缺失值的存在，通过isna和notna两个函数可以快速判断，用法如下 >>> a = pd.Series([1, 2, None, 3]) >>...axis=0) A B 0 1.0 1.0 >>> df.dropna(axis=1) Empty DataFrame Columns: [] Index: [0, 1, 2] pandas中的大部分运算函数在处理时...同时，通过简单上述几种简单的缺失值函数，可以方便地对缺失值进行相关操作。

2.5K1 0

模型中AIC和BIC以及loglikelihood的关系

AIC和BIC的比较 AIC和BIC的公式中前半部分是一样的，后半部分是惩罚项，当n ≥ 10^2 的时候，即kln(n) ≥ 2k，这时候BIC的惩罚性得分更多（分数越大，模型越差），所以，BIC...实例演示「ASReml-R 文档中的计算方法：」这里： Ri为似然函数的loglikelihood ti为参数个数 v为残差的自由度用两个模型：模型1：动物模型，固定因子是SEX和BYEAR，...LRT似然比检验似然比检验用来评估两个模型中哪个模型更适合当前数据分析。具体来说，一个相对复杂的模型与一个简单模型比较，来检验它是不是能够显著地适合一个特定的数据集。...「ASReml中的LRT描述：」「LRT检验的前提」两个模型的固定因子一致两个模型随机因子属于nested关系（包含关系，分级巢式模型） LRT应用的一个前提条件是这些待比较的模型应该是分级的巢式模型...为了检验两个模型似然值的差异是否显著，我们必须要考虑自由度。LRT 检验中，自由度等于在复杂模型中增加的模型参数的数目。这样根据卡方分布临界值表，我们就可以判断模型差异是否显著。

4.3K2 0

R语言实现混合模型

普通的线性回归只包含两项影响因素，即固定效应（fixed-effect）和噪声（noise）。噪声是我们模型中没有考虑的随机因素。而固定效应是那些可预测因素，而且能完整的划分总体。...例如模型中的性别变量，我们清楚只有两种性别，而且理解这种变量的变化对结果的影响。那么为什么需要 Mixed-effect Model？因为有些现实的复杂数据是普通线性回归是处理不了的。...你可能会把人员（组间的随机效应）看作是一种分类变量放到普通线性回归模型中，但这样作是得不偿失的。有可能这个factor的level很多，可能会用去很多自由度。更重要的是，这样作没什么意义。...因为人员ID和性别不一样，我们不清楚它的意义，而且它也不能完整的划分总体。也就是说样本数据中的路人甲，路人乙不能完全代表总体的人员ID。...3、ASReml-R包 ASReml-R是ASReml的R版本，它的优点：可以处理复杂的随机因子结构；可以处理多元数据；可以处理系谱数据；可以处理大批量的数据主要的缺点：它是收费的，当然它对于不发达国家的科研机构是免费的

4.3K7 0

GCTA学习6 | GCTA计算GRM矩阵（G矩阵）

GCTA计算GRM有两种方法默认的Yang，--make-grm-alg 0 Van的方法：--make-grm-alg 1 GCTA计算GRM有两种形式默认的二进制形式：--make-grm，或者...结果会生成矩阵的下三角，保存为二进制文件。...将GCTA计算的GRM变为ASReml支持的格式 ASReml-R的ginv格式，是矩阵的下三角，第一列是矩阵的行号，第二列是矩阵的列号，第三列是矩阵的数值（亲缘关系系数）。...所以，可以直接根据GCTA的文本的GRM，进行转换。「注意，ASReml计算需要的是G逆矩阵，而GCTA计算的是G矩阵，所以要求逆矩阵之后，才可以利用。」...「ASReml的结果：」「GCTA reml的结果：」下一篇介绍GCTA评估单性状遗传力。

1.5K3 0

一文讲清楚动物模型中的母体效应

「母体效应」是母亲对后代生活环境的影响（泌乳能力，母性等），是母亲带来的效应。俗话说：“父挫，挫一个；母挫，挫一窝”。因为，母体效应很强大，母亲的影响力要甩父亲几条街。...从遗传的角度，想要改良家族的基因和性格，男性找一个好的女性做配偶，比女性找一个好的男性做配偶，影响更大。想到这里，忽然感觉结婚时，给女方大量的彩礼，也可以理解了。...女性对后代影响大，不只是从遗传的角度，还有环境的作用，还有交互的作用，更别提还有线粒体遗传呢！...还有同学告诉我，我之前的培训教程中，计算的母体效应，其实是母体环境效应（仅仅将母体作为随机因子，没有考虑系谱亲缘关系矩阵），我说我知道了，回头我写篇博客解释汇总一下。...Specification, 2015 D G Butler, ASReml-R Reference Manual Version, 2018❞

1.3K3 0

混合线性模型介绍--Wiki

混合线性模型：是即包括固定因子，又包括随机因子的模型。混合线性模型被广泛应用于物理、生物和社会科学。尤其是一些重复测量的数据及面板数据。...混合线性模型比较突出的特点是可以非常好的处理缺失值，相对于传统的方差分析，它有更广泛的使用范围。...发展历程 Ronald Fisher 最早提出随机因子模型来研究亲属间性状的相关性，1950年 Charles Roy Henderson 提出了最佳线性无偏估计（BLUE），这是针对于固定因子的评估。...对随机因子的评估是最佳线性无偏预测（BLUP）。随后，混合模型在统计学研究中成了一个热门领域，相关的模型不断提出，比如非线性混合模型，极大似然发估计，混合模型中的缺失值处理，贝叶斯估计混合模型等。...评估方差组分的方法有很多种, 有EM 方法, REML方法, Beyes方法等, 现在R种的包(nlme, lme4, MCMCglmm，asreml)对这些方法都有应用.

2.1K3 1

基因组选择和SNP分析在ASREML-SA中的实现方法

这个教程是asreml在基因组选择和分子育种中的应用, 下面是我的读书笔记....简介这篇文档的主要目标是介绍ASReml在基因组分析中的实现方法, 它假定读者有一定的统计基础....Bayes B的方法在asreml中实现: ? marker文件格式: 文件命名为*.mkr 第一列为基因型ID 第一行为SNP ID mkr中不能有缺失值 ?...为GBLUP预测值(即这部分没有表型值, 根据基因型进行的GBLUP值预测) 标记的效应值在.mef文件中, 如果!...PEV会给出标记的标准误, 结果不可靠基因型的GBLUP在.sln中, mark的效应在.mef中, 标记的权重(weight)在.mef中, 大效应的标记在.res文件中. 6, asreml基因组选择考虑

1.8K2 0

在机器学习中处理缺失数据的方法

数据中包含缺失值表示我们现实世界中的数据是混乱的。可能产生的原因有：数据录入过程中的人为错误，传感器读数不正确以及数据处理管道中的软件bug等。一般来说这是令人沮丧的事情。...我们对待数据中的缺失值就如同对待音乐中的停顿一样 – 表面上它可能被认为是负面的(不提供任何信息)，但其内部隐藏着巨大的潜力。...想象一下，仅仅因为你的某个特征中缺少值，你就要删除整个观察记录，即使其余的特征都完全填充并且包含大量的信息！...虽然这能够帮助你顺利运行模型，但这种方法可能非常危险的。原因是有时候这个价可能会让人产生误解。设想在回归问题中出现负值（如预测温度），在这种情况下，这个值会成为一个实际的数据点。...，你需要寻找到不同的方法从缺失的数据中获得更多的信息，更重要的是培养你洞察力的机会，而不是烦恼。

1.9K10 0

GraphQL Federation：您平台战略中缺失的 API

平台工程已成为释放云原生架构中开发人员速度的关键学科。...在 ChatGPT 使“ AI 功能” 突然成为每个应用程序的必需品一年半后，现在出现了无数的“AI 基础设施即服务”公司。但是，云原生架构的关键要素：API 呢？...虽然无数工具简化并自动化了现代云原生架构的其他核心组件，但我们仍然依赖于单独的手写后端到前端 (BFF) 来向每个前端提供后端的所有功能。...除非 AI 可以使用 REST 自行编写后端到前端的蔓延（可以吗？），如果我们想要减少样板代码并在所有界面中更快地交付功能，我们将需要一个更好的解决方案。...GraphQL 可以服务于任意数量的应用程序，因此不必为每个应用程序编写或维护 BFF。提高应用程序的一致性：当类型及其关系在 API 本身中明确定义时，确保跨界面的一致性所需的工作就更少了。

660 0

如何查找递增连续数组中缺失的数字

在一个长度为n的递增数组中,数组中元素范围是0 ~ n-1,如何在这个递增连续数组中查找缺失的数字? 分析下: 1. 排序数组中的搜索算法,首先想到的就是二分法查找 2....丢失的数字之前的左子数组:nums[m] = m, 需要找到第一个nums[m] > m的数组索引值即可....继续计算m指针值,m= (l + r)/2=(5 + 5)/2=5; 这时发现左,中,右三指针都指向了num[4], 但4并不是我们想要的值....在处理边界值的时候,在(i == r)的时候,还多需要多遍历一次,向右移动左指针一次. 4. 这时,左指针值便是最后想要的值. 所以我们的遍历条件为(l<=r),最后左指针位置即为缺失的结果值....综上,对于有序数组的查找,一般都会使用二分法查找.在查找数据的时候,注意左右边界指针的移动.以及遍历标记(l<=j)即可.

3.1K2 1

DMU遗传评估从入门到出家系列

主要参数介绍 1.1 DMU软件介绍 DMU是一个数量遗传学工具包，主要功能包括估计方差组分和固定效应，预测育种值。DMU的开发历史可以追溯到25年前，大部分功能基于数量遗传学研究的需求而开发。...在丹麦动物育种研究中，DMU是一个主要的统计研究工具（估计和预测）。此外，DMU也应用于丹麦牛，羊，貂和马等常规遗传评估研究。...单性状动物模型本次主要是演示如何使用DMU分析单性状动物模型. 2.1 示例数据「数据使用learnasreml包中的数据」 learnasreml是我编写的辅助学习asreml的R包, 里面有相关的数据和代码...3.2 使用数据「数据使用learnasreml包中的数据」 learnasreml是我编写的辅助学习asreml的R包, 里面有相关的数据和代码, 这里我们用其中的repeatmodel.dat和repeatmodel.ped...「数据使用learnasreml包中的数据」 learnasreml是我编写的辅助学习asreml的R包, 里面有相关的数据和代码, 这里我们用其中的animalmodel.dat和animalmodel.ped

3.4K4 2

Python中处理缺失值的2种方法

在上一篇文章中，我们分享了Python中查询缺失值的4种方法。查找到了缺失值，下一步便是对这些缺失值进行处理，今天同样会分享多个方法！...how：与参数axis配合使用，可选的值为any（默认）或者all。 thresh：axis中至少有N个非缺失值，否则删除。 subset：参数类型为列表，表示删除时只考虑的索引或列名。...df.dropna(axis=0,how='all') 输出： thresh参数中，比如thresh=3，如果该行中非缺失值的数量小于3，将删除该行。...在交互式环境中输入如下命令： df.fillna(value=0) 输出：在参数method中，ffill（或pad）代表用缺失值的前一个值填充；backfill（或bfill）代表用缺失值的后一个值填充...今天我们分享了Python中处理缺失值的2种方法，觉得不错的同学给右下角点个在看吧，建议搭配前文Python中查询缺失值的4种方法一起阅读。

2K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭