反向連結 · 統計模型
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☯️ 概念2 筆
基因組選擇
## 定義\n基因組選擇（Genomic Selection）是一種以 [[全基因組標記]] 為基礎的現代 [[遺傳育種]] 技術，透過統計模型預測個體的 [[基因價值評估]]，從而在早期篩選最具經濟價值的候選個體。\n\n## 原理\n在基因組選擇中，首先利用高密度 [[單核苷酸多態性]]（SNP）晶片或次世代定序取得大量基因組資料，這些標記與性狀間的遺傳
更新：2026/6/7
最大似然估計
最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation，簡稱MLE）是[[統計學]]中用來推斷模型參數的核心方法。它的基本原則是選擇能夠使觀測樣本出現機率（即[[似然函數]]）達到最大的參數值作為估計量。這種思路在各種[[統計模型]]，如[[常態分佈]]、二項分佈及[[指數分佈]]等，都適用。 具體做法是先寫出樣本的聯合密度或質量函數，視為
更新：2026/6/6