| dc.contributor | PEREZ RODRIGUEZ, PAULINO; 161952 | |
| dc.creator | LOPEZ CRUZ, MARCO ANTONIO; 343958 | |
| dc.creator | López Cruz, Marco Antonio | |
| dc.date | 2012-05-21T22:05:59Z | |
| dc.date | 2012-05-21T22:05:59Z | |
| dc.date | 2012-05-21 | |
| dc.date.accessioned | 2023-07-17T19:37:53Z | |
| dc.date.available | 2023-07-17T19:37:53Z | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/10521/712 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7506675 | |
| dc.description | Tesis (Maestría en Ciencias, especialista en Estadística).- Colegio de Postgraduados, 2012. | |
| dc.description | El Elastic Net Bayesiano (BEN) es un método de regresión que utiliza una mezcla de las penalizaciones L1 y L2 (Kyung et al., 2010, Li y Lin, 2010). Se ha demostrado que este modelo puede ser usado exitosamente cuando el tamaño de muestra es mucho menor que el número de predictores (n << p). En este trabajo se muestra cómo utilizar este modelo para incluir de forma conjunta Marcadores Moleculares (MM) y Pedigree, ampliamente utilizados en gen etica cuantitativa en la llamada selección asistida por MM. Por medio de validación cruzada, el poder predictivo del BEN se compara con el de otros modelos: LASSO Bayesiano y Regresión Ridge Bayesiana, usando datos reales de rendimiento de cultivares de trigo y cebada, y tiempos de floración de maíz. Los resultados muestran que el BEN tiene un poder predictivo igual o superior que el resto de los modelos mencionados. ________________ APPLICATION OF BAYESIAN ELASTIC NET AND RELATED METHODS IN GENOMIC SELECTION BASED ON MOLECULAR MERKERS. ABSTRACT: The Bayesian Elastic Net (BEN) is a regression method that uses a mixture of L1 and L2 penalties (Kyung et al., 2010, Li y Lin, 2010). It has been shown that this model can be used successfully when the sample size is much smaller than the number of predictors (n << p). This paper shows how to use this model to include jointly Molecular Markers (MM) and Pedigree, widely used in quantitative genetics in the called MM-assisted selection. Through cross-validation, the predictive power of BEN is compared with other models: Bayesian LASSO and Bayesian Ridge Regression, using real data of yield of cultivars wheat and barley and owering time of maize. The results show that BEN has a predictive power equal to or greater than the rest of the models. | |
| dc.description | El Elastic Net Bayesiano (BEN) es un método de regresión que utiliza una mezcla de las penalizaciones L | |
| dc.description | consejo Nacional de Ciencia y Tecnolog a (CONACYT). | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.subject | Validación cruzada | |
| dc.subject | Regresión penalizada | |
| dc.subject | Predicción de valores genéticos | |
| dc.subject | Cross-validation | |
| dc.subject | Penalized regression | |
| dc.subject | Prediction of genetic values | |
| dc.subject | Estadística | |
| dc.subject | Maestría | |
| dc.title | Aplicación del Elastic Net LASSO y modelos relacionados en selección genómica basados en marcadores moleculares | |
| dc.type | Tesis | |
| dc.type | masterThesis | |
