Use of partial least square regression method to estimate missing test day data in dairy cattle
2001
Macciotta, N.P.P. | Cappio Borlino, A. | Dimauro, C. | Nudda, A. | Pulina, G. (Sassari Univ. (Italy). Dipartimento di Scienze Zootecniche)
anglais. Partial Least Squares Regression (PLSR) technique was suggested as a new method for predicting missing data for fat and protein yields in dairy cattle. The method exploits correlations among the different traits avoiding at the same time multicolinearity problems and, consequently, it supplies robust prediction equations and it is able to cope with different scenarios of missing data
Afficher plus [+] Moins [-]italien. [E' stata suggerita la tecnica della regressione dei minimi quadrati (PLSR) come nuovo metodo per prevedere dati mancanti per le produzioni di grasso e proteine nei bovini da latte. Il metodo sfrutta correlazioni fra i diversi caratteri evitando nel contempo problemi di multicolinearita' e, di conseguenza, fornisce equazioni di previsione costanti ed e' in grado di fare fronte a situazioni diverse di dati mancanti]
Afficher plus [+] Moins [-]Mots clés AGROVOC
Informations bibliographiques
Cette notice bibliographique a été fournie par Istituto di Servizi per il Mercato Agricolo Alimentare
Découvrez la collection de ce fournisseur de données dans AGRIS