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Multivariate Statistical Machine Learning Methods for Genomic Prediction

Osval Antonio Montesinos López, Abelardo Montesinos López, José Crossa (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This book is open access under a CC BY 4.0 license This open access book brings together the latest genome base prediction models currently being used by statisticians, breeders and data scientists. It provides an accessible way to understand the theory behind each statistical learning tool, the required pre-processing, the basics of model building, how to train statistical learning methods, the basic R scripts needed to implement each statistical learning tool, and the output of each tool. To do so, for each tool the book provides background theory, some elements of the R statistical software for its implementation, the conceptual underpinnings, and at least two illustrative examples with data from real-world genomic selection experiments. Lastly, worked-out examples help readers check their own comprehension.The book will greatly appeal to readers in plant (and animal) breeding, geneticists and statisticians, as it provides in a very accessible way the necessary theory, the appropriate R code, and illustrative examples for a complete understanding of each statistical learning tool. In addition, it weighs the advantages and disadvantages of each tool.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
14.01.2022
Sprache
Englisch
EAN
9783030890094
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Osval Antonio Montesinos López, Abelardo Montesinos López, José Crossa
Seitenanzahl
691
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Autorenporträt
Dr. Osval Antonio Montesinos López earned a PhD in Statistics and Biometry from the University of Nebraska-Lincoln, USA, in 2014. He is currently a Professor of Statistics, Probability and Statistical Learning Methods at the Facultad de Telemática, University of Colima, México. His areas of interest include the development of novel genomic prediction models for plant breeding, high-dimensional data analysis, generalized linear mixed models and Bayesian analysis, multivariate analysis and experimental designs. He has contributed univariate and multivariate genomic prediction models for predicting breeding values in plants with normal, binary, count and ordinal phenotypes.
Schlagwörter
open access, Statistical learning, Bayesian regression, Deep learning, Non linear regression, Plant breeding, Crop management, multi-trait multi-environments models
Thema-Inhalt
TVB - Agrarwissenschaften PSAX - DV-gestützte Biologie/Bioinformatik PSTB - Pflanzenbiologie PSAK - Genetik (nicht-medizinisch) TVK - Ackerbau und landwirtschaftliche Erzeugnisse PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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