Parts, Leopold, juhendajaMärtens, KasparTartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskondTartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut2015-07-082015-07-082015http://hdl.handle.net/10062/47564Indiviidi DNA järjestuse põhjal on võimalik ennustada pärilikke tunnuseid, nagu juuksevärv, kehakaal ja erinevad haigusriskid. Käesolevas töös uurime fenotüüpide prognoosimist suure pärmipopulatsiooni näitel. Meie eesmärgiks on välja selgitada, kui täpselt on võimalik fenotüüpe prognoosida ainult genotüübi põhjal ning kuivõrd saab ennustustäpsust suurendada, kui on teada indiviidi teiste fenotüüpide mõõtmistulemused. Modelleerimisel võtame arvesse eksperimendidisainist tulenevaid indiviididevahelisi sõltuvusi. Töös võrdleme lineaarsete segamudelite, mitmemõõtmeliste lineaarsete segamudelite ning juhuslike segametsade prognoosivõimet. Meil õnnestub saavutada ennustustäpsus, mis ületab pärilikkusel põhinevad klassikalised piirid. Lisaks pakume prognoosimiseks välja uue meetodi, mis kombineerib lineaarsete segamudelite ning juhuslike segametsade tugevaid külgi. Näitame simuleeritud andmetel, et selle prognoositäpsus ületab alternatiivsete mudelite oma.etlineaarne segamudelmitmemõõtmeline lineaarne segamudeljuhuslik segametsmagistritöödlinear mixed modelmulti-trait linear mixed modelmixed random forestThesis