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Acasalamento dirigido para aumentar a produção de animais geneticamente superiores e reduzir a variabilidade da progênie em bovinos Mating strategy for increasing the probability of producing outstanding animals and reducing progeny variability

ISSN: 15163598 · Editor / fuente: Sociedade Brasileira de Zootecnia

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Probability, Random Variables, and Stochastic Processes.
Artículo
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Probability, Random Variables, and Stochastic Processes.
Julia Abrahams; A. Papoulis · Journal of the American Statistical Association · 1984
Part 1 Probability and Random Variables 1 The Meaning of Probability 2 The Axioms of Probability 3 Repeated Trials 4 The Concept of a Random Variable 5 Functions of One Random Variable 6 Two Random Variables 7 Sequences ...
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On Estimation of a Probability Density Function and Mode
Artículo
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On Estimation of a Probability Density Function and Mode
Emanuel Parzen · The Annals of Mathematical Statistics · 1962
Given a sequence of independent identically distributed random variables with a common probability density function, the problem of the estimation of a probability density function and of determining the mode of a probab...
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Convergence of Probability Measures
Libro electrónico
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Convergence of Probability Measures
Patrick Billingsley · Wiley series in probability and statistics · 1999
influenced particles characteristics in Northern Territory Australia based on airborne measurements. Atmospheric Research, 96(1). pp. 103-109.
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A method for estimating the probability of adverse drug reactions
Artículo
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A method for estimating the probability of adverse drug reactions
C. A. Naranjo; U. Busto; Edward M. Sellers; Paul Sandor; Inés Ruiz; E A Roberts; E Janecek; C Domecq · Clinical Pharmacology & Therapeutics · 1981
The estimation of the probability that a drug caused an adverse clinical event is usually based on clinical judgment. Lack of a method for establishing causality generates large between-raters and within-raters variabili...
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A Proportional Hazards Model for the Subdistribution of a Competing Risk
Artículo
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A Proportional Hazards Model for the Subdistribution of a Competing Risk
Jason P. Fine; Malcolm H. Ray · Journal of the American Statistical Association · 1999
Abstract With explanatory covariates, the standard analysis for competing risks data involves modeling the cause-specific hazard functions via a proportional hazards assumption. Unfortunately, the cause-specific hazard f...
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A tutorial on particle filters for online nonlinear/non-Gaussian Bayesian tracking
Artículo
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A tutorial on particle filters for online nonlinear/non-Gaussian Bayesian tracking
M.S. Arulampalam; Simon Maskell; Neil Gordon; Tim C Clapp · IEEE Transactions on Signal Processing · 2002
Increasingly, for many application areas, it is becoming important to include elements of nonlinearity and non-Gaussianity in order to model accurately the underlying dynamics of a physical system. Moreover, it is typica...
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An Introduction to Propensity Score Methods for Reducing the Effects of Confounding in Observational Studies
Artículo
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An Introduction to Propensity Score Methods for Reducing the Effects of Confounding in Observational Studies
Peter C. Austin · Multivariate Behavioral Research · 2011
The propensity score is the probability of treatment assignment conditional on observed baseline characteristics. The propensity score allows one to design and analyze an observational (nonrandomized) study so that it mi...
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Bayes Factors
Artículo
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Bayes Factors
Robert E. Kass; Adrian E. Raftery · Journal of the American Statistical Association · 1995
Abstract In a 1935 paper and in his book Theory of Probability, Jeffreys developed a methodology for quantifying the evidence in favor of a scientific theory. The centerpiece was a number, now called the Bayes factor, wh...
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Canonical dynamics: Equilibrium phase-space distributions
Artículo
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Canonical dynamics: Equilibrium phase-space distributions
William G. Hoover · Physical review. A, General physics · 1985
Nos\'e has modified Newtonian dynamics so as to reproduce both the canonical and the isothermal-isobaric probability densities in the phase space of an N-body system. He did this by scaling time (with s) and distance (wi...
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Deciding on the Number of Classes in Latent Class Analysis and Growth Mixture Modeling: A Monte Carlo Simulation Study
Artículo
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Deciding on the Number of Classes in Latent Class Analysis and Growth Mixture Modeling: A Monte Carlo Simulation Study
Karen Nylund‐Gibson; Tihomir Asparouhov; Bengt Muthén · Structural Equation Modeling A Multidisciplinary Journal · 2007
Abstract Mixture modeling is a widely applied data analysis technique used to identify unobserved heterogeneity in a population. Despite mixture models' usefulness in practice, one unresolved issue in the application of ...
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Detecting the number of clusters of individuals using the software <scp>structure</scp>: a simulation study
Artículo
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Detecting the number of clusters of individuals using the software <scp>structure</scp>: a simulation study
Guillaume Evanno; Sébastien Regnaut; Jérôme Goudet · Molecular Ecology · 2005
The identification of genetically homogeneous groups of individuals is a long standing issue in population genetics. A recent Bayesian algorithm implemented in the software STRUCTURE allows the identification of such gro...
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Inference from Iterative Simulation Using Multiple Sequences
Artículo
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Inference from Iterative Simulation Using Multiple Sequences
Andrew Gelman; Donald B. Rubin · Statistical Science · 1992
The Gibbs sampler, the algorithm of Metropolis and similar iterative simulation methods are potentially very helpful for summarizing multivariate distributions. Used naively, however, iterative simulation can give mislea...
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MEGA11: Molecular Evolutionary Genetics Analysis Version 11
Artículo
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MEGA11: Molecular Evolutionary Genetics Analysis Version 11
Koichiro Tamura; Glen Stecher; Sudhir Kumar · Molecular Biology and Evolution · 2021
Abstract The Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA) software has matured to contain a large collection of methods and tools of computational molecular evolution. Here, we describe new additions that make MEGA a ...
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Nearest neighbor pattern classification
Artículo
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Nearest neighbor pattern classification
Thomas M. Cover; Peter E. Hart · IEEE Transactions on Information Theory · 1967
The nearest neighbor decision rule assigns to an unclassified sample point the classification of the nearest of a set of previously classified points. This rule is independent of the underlying joint distribution on the ...
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Neural Networks for Pattern Recognition
Libro electrónico
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Neural Networks for Pattern Recognition
Chris Bishop · OpenAlex · 1995
Abstract This book provides the first comprehensive treatment of feed-forward neural networks from the perspective of statistical pattern recognition. After introducing the basic concepts of pattern recognition, the book...
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Linear Statistical Inference and its Applications
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Linear Statistical Inference and its Applications
C. Radhakrishna Rao · Wiley series in probability and statistics · 1973
Algebra of Vectors and Matrices. Probability Theory, Tools and Techniques. Continuous Probability Models. The Theory of Least Squares and Analysis of Variance. Criteria and Methods of Estimation. Large Sample Theory and ...
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Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys
Libro electrónico
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Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys
Donald B. Rubin · Wiley series in probability and statistics · 1987
Tables and Figures. Glossary. 1. Introduction. 1.1 Overview. 1.2 Examples of Surveys with Nonresponse. 1.3 Properly Handling Nonresponse. 1.4 Single Imputation. 1.5 Multiple Imputation. 1.6 Numerical Example Using Multip...
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Statistical Methods for Rates and Proportions
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Statistical Methods for Rates and Proportions
Joseph L. Fleiss; Bruce Levin; Myunghee Cho Paik · Wiley series in probability and statistics · 2003
Preface.Preface to the Second Edition.Preface to the First Edition.1. An Introduction to Applied Probability.2. Statistical Inference for a Single Proportion.3. Assessing Significance in a Fourfold Table.4. Determining S...
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Discussion on the paper by Spiegelhalter, Best, Carlin and van der Linde
Artículo
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Discussion on the paper by Spiegelhalter, Best, Carlin and van der Linde
Gelfand, A. E.; Trevisani, M · ArTS Archivio della ricerca di Trieste (University of Trieste https://www.units.it/) · 2002
no abstract
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Inference and missing data
Artículo
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Inference and missing data
Donald B. Rubin · Biometrika · 1976
When making sampling distribution inferences about the parameter of the data, θ, it is appropriate to ignore the process that causes missing data if the missing data are ‘missing at random’ and the observed data are...
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Posterior Summarization in Bayesian Phylogenetics Using Tracer 1.7
Artículo
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Posterior Summarization in Bayesian Phylogenetics Using Tracer 1.7
Andrew Rambaut; Alexei J. Drummond; Dong Xie; Guy Baele; Marc A. Suchard · Systematic Biology · 2018
Bayesian inference of phylogeny using Markov chain Monte Carlo (MCMC) plays a central role in understanding evolutionary history from molecular sequence data. Visualizing and analyzing the MCMC-generated samples from the...
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A Mathematical Theory of Evidence
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A Mathematical Theory of Evidence
Glenn Shafer · Princeton University Press eBooks · 2020
Both in science and in practical affairs we reason by combining facts only inconclusively supported by evidence. Building on an abstract understanding of this process of combination, this book constructs a new theory of ...
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Elements of Information Theory
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Elements of Information Theory
Thomas M. Cover; Joy A. Thomas · OpenAlex · 2001
Preface to the Second Edition. Preface to the First Edition. Acknowledgments for the Second Edition. Acknowledgments for the First Edition. 1. Introduction and Preview. 1.1 Preview of the Book. 2. Entropy, Relative Entro...
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GAN（Generative Adversarial Nets）
Artículo
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GAN（Generative Adversarial Nets）
柴田 淳司 · Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics · 2017
We propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train two models: a generative model G that captures the data distribution, and a discriminative model D ...
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