The use of generalized linear mixed

The use of generalized linear mixed models
(GLMM) to analyze the data is an appropriate way to account
for the non-normal distribution of the data. In a recent
study we used dispersed Poisson models to estimate variance
components, heritabilities and approximate genetic
correlations for behavior traits in a large F2 cross of laying
hens

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้รุ่นเมจแบบทั่วไปเชิงผสม(GLMM) การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นวิธีการบัญชีที่เหมาะสมสำหรับไม่ใช่ - การแจกแจงปกติของข้อมูล ในการล่าเราใช้การศึกษากระจายปัวรุ่นประเมินผลต่างส่วนประกอบ heritabilities และประมาณทางพันธุกรรมความสัมพันธ์ในลักษณะพฤติกรรมใน F2 ขนาดใหญ่ข้ามของวางไก่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การใช้แบบจำลองเชิงเส้นผสมทั่วไป
(GLMM) ในการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นวิธีที่เหมาะสมในการบัญชี
สำหรับการกระจายที่ไม่ปกติของข้อมูล ในที่ผ่านมา
เราใช้การศึกษาแบบจำลองกระจาย Poisson ในการประเมินความแปรปรวน
ส่วนประกอบพันธุกรรมและพันธุกรรมตัวอย่าง
ความสัมพันธ์ลักษณะพฤติกรรมในข้าม F2 ขนาดใหญ่ของการวาง
ไก่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใช้ผสมเชิงเส้นแบบทั่วไป
( จํานวนครั้ง ) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเป็นวิธีการที่เหมาะสมเพื่อบัญชี
สำหรับไม่ปกติการแจกแจงของข้อมูล ในการศึกษาล่าสุด
เราใช้กระจายปัวซอรุ่นค่าส่วนประกอบความแปรปรวน
, ค่าอัตราพันธุกรรมและสหสัมพันธ์ทางพันธุกรรมของลักษณะพฤติกรรม
โดยประมาณสำหรับขนาดใหญ่ข้ามวาง F2
ไก่