O uso da estatística Bayesiana no melhoramento genético animal: uma breve explicação

This paper describes the study of Bayesian techniques in animal breeding, in order to discuss and clarify this approach compared to the frequentist statistical. It will be presented two algorithms for stochastic integration by Monte Carlo simulation of Markov Chains (MCMC): the Gibbs sampler and Metropolis-Hastings. It is considered the application of these techniques mentioned as an alternative to animal breeding programs in the estimation of genetic parameters in order to solve problems related to more complex models and the expression of traits of economic interest that do not have normal distribution. The proposed approaches are explained and discussed in developing of this paper.Este trabalho aborda o estudo de técnicas bayesianas no melhoramento genético animal, no intuito de discutir e elucidar esta referida abordagem frente a estatística “frequentista”. Apresentam-se dois algoritmos de integração estocástica por meio da simulação de Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC): o Amostrador de Gibbs e o Metropolis-Hastings. Considera-se a aplicação das mencionadas técnicas como uma alternativa aos programas de melhoramento animal, na estimação de parâmetros genéticos em ordem de solucionar problemas relacionados aos modelos mais complexos e a expressão de características de interesse econômico que não tenham distribuição normal. As abordagens propostas são explicadas e discutidas no desenvolvimento do trabalho