Überprüfung von Methoden zur Modellwahl in der Tierzüchtung und im Tierversuchswesen mit Hilfe stochastischer Simulation

在此基础上，我们需要更多的技术支持，以便更好地进行数理统计和统计。他说：“这是一件很重要的事情，我不知道该怎么做。这是一个非常重要的问题，也是一个非常重要的问题。Hinsichtlich der Modelwahl Besidier man Sich Solcher Analytischer Kriterien，Wie Akaike‘s Informationskriterium and DEM Lossitive-Quantientest Order man verwendet Sgenannte Resamping-Verfahren Wie Sie Stand-Test and Kreuzvaldierung.在蒙特卡罗模拟的基础上，我们选择了Wirksamkeit verschiedener Methoden zur Modelwahl MIT Hilfe。在此基础上，我们进行了修改和分析，并对其进行了优化，使之系统化。他说：“我们不能把所有的东西都放在一起，也不能把所有的东西都放在一起，也不能把它们放在一起。”我是麻省理工学院的埃格布尼斯和分析家，他模拟了数据和最乐观的战略，并在卡塔洛格·冯·沃施里夫腾·祖尔·哈达蓬·冯·莫代尔瓦尔的方法论中获得了成功。

Unter den Bedingungen immer geringerer rechentechnischer Begrenzungen kommt der optimalen Modellwahl bezüglich der einzubeziehenden Faktoren und deren Klassifikationstiefe sowohl in der Tierzüchtung als auch im Tierversuchswesen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der mathematisch-statistischen Auswertung zu. Dabei hat die Klasse gemischter linearer Modelle in der Tierzüchtung, zunehmend aber auch im Tierversuchswesen die größte Bedeutung. Damit verbunden ist aber stets als weiteres Entscheidungsproblem die Annahme der Effekte als fest oder zufällig. Hinsichtlich der Modellwahl bedient man sich solcher analytischer Kriterien, wie Akaike's Informationskriterium und dem Likelihood-Quotiententest oder man verwendet sogenannte Resampling-Verfahren wie Holdout-Test und Kreuzvalidierung. Wesentliches Ziel des Vorhabens ist, die Wirksamkeit verschiedener Methoden zur Modellwahl mit Hilfe der Monte-Carlo Simulation zu überprüfen. Insbesondere soll untersucht werden, welche Modifikationen der Kreuzvaldierung und welche analytischen Kriterien geeignet sind, die optimale Klassifikationstiefe von kombinierten systematischen Umweltfaktoren, wie z.B. Betrieb und Saison, zu bestimmen. Weiterhin soll die aggregierte Merkmalsauswertung mit der Auswertung durch Testtagsmodelle verglichen werden, wobei nicht in erster Linie die Vorhersage zufälliger Effekte, sondern die Schätzung fester Modelleffekte, wie z.B. die Wirkung verschiedener Behandlungen im Vordergrund steht. Im Ergebnis der Analysen mit simulierten Daten wird eine optimierte Strategie und ein Katalog von Vorschriften zur Handhabung von Methoden zur Modellwahl erwartet.