Linearni i bilinearni modeli u analizi interakcije (201091)
Course coordinator
Course description
Cilj predmeta je upoznavanje studenata s linearnim i bilinearnim modelima i njihovom primjenom u analizi interakcije.
Uvod u linearne modele – prikaz osobina i karakteristika linearnih modela. Definicija i interpretacija slučajnih i fiksnih efekata. Odnos efekata i modela – fiksni, slučajni i mješoviti modeli. Komponente varijance i njihova procjena temeljena na pretpostavljenom modelu. Primjena komponenata varijance – proučavanje nasljeđivanja i mogućnosti povećanja učinkovitosti selekcije. Podaci koji nedostaju i nebalansirani setovi podataka – utjecaj na modele i procjene. Procjenitelji – BLUE i BLUP. Fenomen ”shrinkage”-a. Maksimalna vjerodostojnost i kriteriji za ocjenu vjerodostojnosti modela.
Interakcija – kvalitativni i kvantitativni tip. Interakcija genotip x okolina.
Analiza pokusa postavljenih u većem broju okolina (METs). Definicija i interpretacija specifičnih pojmova vezanih uz analizu interakcije genotip x okolina: stabilnost, adaptacija, osjetljivost. Osnovni modeli – regresija, multipla regresija. Modeli s “dummy” varijablama. Metode i modeli procjena prosjeka i varijanci. Modeli u analizi interakcije genotip x okolina: Shukla, Finlay-Wilkinson, Eberhart-Russell, AMMI, faktorska regresija, SHMM. Kriteriji uspješnosti modela – učinkovitost i parsimonija. Odnos signal/šum/pogreška (pattern/noise/error). Grafički prikaz interakcije – biploti.
“Case studies” – analiza interakcije genotip x okolina na temelju pokusa postavljenih u više okolina, s različitim kultiviranim biljnim vrstama.
Type of course
- Poslijediplomski studij / Poljoprivredne znanosti (Elective course, 1 semester, 1 year)
ECTS: 6.00
English language: L1
E-learning: L1
Teaching hours: 30
Lectures: 6
Auditory exercises: 6
Seminar: 18
Lecturer
Associate teacher for exercises
Associate teacher for seminars
Grading
Sufficient (2): 60-70%
Good (3): 71-80%
Very good (4): 81-90%
Excellent (5): 91-100%
Types of instruction
- Predavanja
- Vježbe u praktikumu
- Seminari
Learning outcomes
| Learning outcome | Evaluation methods |
|---|---|
| 1. Opisati problem, utvrditi ciljeve i postaviti hipotezu. | Seminar. |
| 2. Planirati istraživanje. | Seminar. |
| 3. Usporediti učinkovitost različitih linearnih modela u statističkoj analizi prikupljenih podaka. | Seminar. |
| 4. Odabrati odgovarajući model i provesti analizu. | Seminar. |
| 5. Interpretirati rezultate analize i izvesti zaključke. | Seminar. |
Weekly class schedule
- Predavanja: Linearni modeli - 6 sati. Vježbe: Analize studija slučaja, primjeri iz istraživanja studenata - 6 sati. Seminari: Interpretacija rezultata analiziranih primjera - 18 sati.
- -
- -
- -
- -
- -
- -
- -
- -
- -
- -
- -
- -
- -
- -
Obligatory literature
- Kang M.S. & Gauch H.G. 1996. Genotype –by– Environment Interaction. CRC Press, Boca Raton.
- Littell R.C., Milliken G.A., Stroup W.W. & Wolfinger R.D. 1996. SAS System for Mixed Models. SAS Institute Inc., Cary, NC.
- Piepho H.-P. 1999. Stability analysis using the SAS system. Agron. J. 91:154-160.
- Searle S.R., Casella G. & McCulloch C.E. 1992. Variance Components. John Wiley & Sons, Inc., New York.
- van Eeuwijk, F.A. 1996. Between and Beyond Additivity and Non-Additivity. WAU, Wageningen.
Recommended literature
- Draper N.R. & Smith H. 1981. Applied Regression Analysis. John Wiley & Sons, Inc., New York.
- Kearsey M.J. & Pooni H.S. 1996. The Genetical Analysis of Quantitative Traits. Chapman & Hall, London
- Littell R.C., Freund R.J. & Spector P.C. 1991. SAS System for Linear Models. SAS Institute Inc., Cary, NC.
- Milliken G.A. & Johnson D.E. 1994. Analysis of Messy Data, Volume 1: Designed Experiments. Chapman & Hall, London.
- Searle S.R. Linear Models. John Wiley & Sons, Inc., New York.