혼합 모형의 관측치 행렬(y)의 분산-공분산 행렬(V)의 행렬식(determinant)을 구해 본다. random effect u의 분산 G와 G의 역행렬 그리고 residual e의 분산 R과 R의 역행렬로 구성되어 있음을 볼 수 있다.
그리고 Mixed model equation의 left hand side(또는 coefficient matrix) C의 행렬식을 구해 본다. Mixed model equation이 기억나지 않으면 다음을 참조한다.
2025.07.02 - [Animal Breeding/Animal Breeding Etc] - Derivation of Mixed Model Equation(MME)
Derivation of Mixed Model Equation(MME)
가축 육종의 Mixed Model Equation은 가축의 육종가를 추정하기 위하여 사용하는 방정식이다. 아주 많이 봐서 꿈에도 나올 지경이다. 그런데 MME를 유도하라고 하면 자신이 없다. Fixed effect로만 이루어
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그리고 네 개의 부분 행렬 A, B, C 및 D로 이루어진 행렬을 먼저 LDU로 분해를 해야 하는데 그것도 기억이 나지 않으면 다음을 참조한다.
2025.07.29 - [Animal Breeding/Animal Breeding Etc] - 혼합 모형 관측치의 분산-공분산 행렬(V=ZGZ'+R)의 역행렬
혼합 모형 관측치의 분산-공분산 행렬(V=ZGZ'+R)의 역행렬
mixed model의 y의 분산-공분산 행렬 V = ZGZ’+R이다. V의 역행렬은 매우 복잡하다. 이걸 어떻게 유도하나 찾아보니 셔먼-모리슨-우드버리 공식(Sherman – Morrison – Woodbury formula)이란게 있었다. 이걸 가
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