37. Расчет комплексных селекционных индексов на основе метода BLUP AM состоит из следующих этапов:
а) разработка оптимальных статистических моделей, значимо описывающих развитие селекционируемых признаков в оцениваемой популяции;
б) расчет селекционно-генетических параметров оцениваемой популяции по оптимальным статистическим моделям (наследуемость, изменчивость (вариансы));
в) расчет прогнозных значений племенной ценности (EBV) свиней на основе метода BLUP AM, определение надежности (точности) прогноза (REL, ) и стандартизация прогнозных значений племенной ценности;
г) разработка комплексных селекционных индексов на основе теории селекционного индекса, их расчет и стандартизация.
38. Для разработки статистических моделей развития селекционируемых признаков в популяции используются модели смешанного типа:
,
где:
- показатель признака j-го животного в i-x условиях среды;
- эффекты условий среды (фиксированные);
- аддитивный генетический эффект j-го животного в i-x условиях среды (племенная ценность, EBV) (рандомизированный);
- эффект не учтенных в модели факторов (рандомизированный).
39. Для выбора оптимальной статистической модели используются информационный критерий Акаике (AIC) и Байесовский информационный критерий (BIC).
При использовании информационного критерия Акаике (AIC) выбирается модель, минимизирующая значение статистики:
,
где:
- остаточная сумма квадратов, деленная на количество наблюдений;
- число наблюдений;
- число оцененных параметров модели.
Байесовский информационный критерий (BIC) рассчитывается по формуле:
.
Лучшая статистическая модель соответствует минимальному значению критерия.
40. Коэффициенты наследуемости селекционируемых признаков в оцениваемой популяции рассчитываются с помощью дисперсионного анализа по формуле: