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题名结构方程混合模型在SNP分析中的应用
被引量:1
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作者
杨圆圆
贾志杰
李治
罗艳虹
张岩波
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机构
山西医科大学卫生统计学教研室
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出处
《生物信息学》
2013年第2期146-149,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(31071156)
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文摘
采用结构方程混合模型(SEMM)对实际SNP数据进行分析,为遗传统计学提供一种新的有效的分析方法。本研究的数据是由GAW17提供的,包含697个个体的22条常染色体的上万个SNP和根据这些SNP所模拟的697个个体的性状特点。随机挑选了1号染色体上的4个SNP和3个定量性状作为研究变量,分别进行潜在类别分析和结构方程混合模型分析。根据4个SNP数据,人群被分为3个潜在类别,概率分别为0.53,0.34,0.13。潜在类别1、2和3中的因子均值Q分别为-4.029、-2.052和0,潜在类别1、2的因子均值均低于3(<0.001)。研究表明:结构方程混合模型(SEMM)综合了结构方程模型和潜在类别模型的思想,形成了自己的优势,可用于处理同时包含分类潜变量和连续潜变量的数据。
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关键词
结构方程混合模型(semm)
单核苷酸多态性(SNP)
连续潜变量
分类潜变量
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Keywords
structural equation mixture modeling (semm)
SNP
Continuous Latent
Categorical Latent
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分类号
Q343.15
[生物学—遗传学]
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题名有限混合非线性结构方程模型的参数估计
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作者
梁成侠
傅珏生
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机构
苏州大学数学科学学院
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出处
《苏州市职业大学学报》
2008年第1期108-110,114,共4页
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文摘
针对数据不同质现象的广泛存在,将非线性结构方程模型推广到有限混合非线性结构方程模型,用EM算法进行估计,E步引入Gibbs抽样及MH算法,M则采用条件极大的方法。最后,对收敛条件及误差进行估计。
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关键词
非线性结构方程模型
有限混合
GIBBS抽样
MH算法
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Keywords
nonlinear structural equation models
finite mixtures
Gibbs sampler
MH algorithm
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分类号
O212.5
[理学—概率论与数理统计]
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