遗传参数的极大似然估计

张晴霞; 刘妍岩

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遗传参数的极大似然估计

研究论文_数学 | 更新时间：2021-04-02

- 遗传参数的极大似然估计
- Maximum Likelihood Estimation of Genetic Parameters
- 武汉大学学报（理学版） 2009年55卷第6期页码：646-650
- 作者机构：
  
  1. 西南石油大学理学院
  2. 武汉大学数学与统计学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（10771163）
- DOI：
  中图分类号： O212.1
- 纸质出版日期：2009-06-01，
- 稿件说明：
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[1]张晴霞,刘妍岩.遗传参数的极大似然估计[J].武汉大学学报(理学版),2009,55(06):646-650.

ZHANG QINGXIA1, LIU YANYAN2. Maximum Likelihood Estimation of Genetic Parameters. [J]. 2009, 55(6): 646-650.
[1]张晴霞,刘妍岩.遗传参数的极大似然估计[J].武汉大学学报(理学版),2009,55(06):646-650. DOI：

ZHANG QINGXIA1, LIU YANYAN2. Maximum Likelihood Estimation of Genetic Parameters. [J]. 2009, 55(6): 646-650. DOI：

摘要

将Luo和Woolliams模型中的混合正态分布推广到混合对数正态分布

先用矩量法得到各参数的估计值

再将此估计值作为EM（Expectation Maximization）算法迭代的初值进行迭代

将矩量估计和极大似然估计结合起来

提高了EM算法的收敛速度并使修改后的模型更符合生物学事实.

Abstract

In QTL（quantitative trait locus） studies

it is commonly assumed that the quantitative trait are distributed as normals.However

as Luo & Woolliams have pointed

this assumption is not reasonable in practice

which will lead to bias of the corresponding estimators.They also have suggested that the lognormal distribution of quantitative trait would be more reasonable.In this paper

under the assumption of lognormal distributed quantitative trait

we follow two estimating methodologies proposed by Luo and Woolliams: moment estimate and maximum likelihood estimate based on EM algorithm to estimate parameters.

关键词

极大似然估计EM（Expectation Maximization）算法对数正态数量性状基因位点连锁标记基因

Keywords

maximum likelihood estimatorEM（Expectation Maximization） algorithmlognormal distributionQTL（quantitative trait locus）linkagemarker gene

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