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Semi-parametric methods with applications to quantitative genetics and production economics.

机译：半参数方法在定量遗传学和生产经济学中的应用。

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摘要

The focus of this dissertation was the development and use of semi-parametric methods for statistical learning in two areas of application: quantitative genetics and production economics. A common motivation in both cases was to develop and evaluate methods that, making use of available knowledge, have the flexibility of capturing complex patterns between the variables being studied.;Applications in this dissertation included: (a) a modified version of the Bayesian LASSO (least absolute value shrinkage and selection operator) for prediction of genomic values using dense markers and pedigrees, (b) models for non-parametric prediction of genetic values using reproducing kernel Hilbert spaces methods, and (c) a semi-parametric stochastic frontier model that allows inferring features of a technology and the technical efficiency of individuals firms using semi-parametric methods.
机译：论文的重点是在统计应用和生产经济学两个领域的统计学习中半参数方法的发展和应用。两种情况的共同动机是开发和评估方法，利用现有知识，可以灵活地捕获所研究变量之间的复杂模式。本论文的应用包括：（a）贝叶斯LASSO的修改版（最小绝对值收缩和选择算子），用于使用密集标记和谱系进行基因组值预测；（b）使用再现核希尔伯特空间方法，用于遗传值的非参数预测模型，以及（c）半参数随机前沿模型可以使用半参数方法推断技术的特征和单个公司的技术效率。

著录项

  • 作者

    de los Campos, Gustavo.;

  • 作者单位

    The University of Wisconsin - Madison.;

  • 授予单位 The University of Wisconsin - Madison.;
  • 学科 Biology Biostatistics.;Economics Agricultural.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2009
  • 页码 210 p.
  • 总页数 210
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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