A SIMPLE GIBBS SAMPLER FOR THE STATE ESTIMATION IN WIRELESS COMMUNICATIONS

In the recent years, wireless communications are extremely useful in many disciplines including health monitoring, environment monitoring, signal processing etc. State estimation and prediction are quite challenging tasks in wireless communications. Traditionally, in the literature, dynamic state-space models have been used for the state estimation and predic- tion purpose. The estimation method is based on Kalman-Filter which is computationally demanding. In this work, we consider computationally simpler Gibbs sampler algorithm for the state estimation. We consider three different cases, (i) continuous state values, (ii) binary (0/1) state values, and (iii) categorical state values with more than two categories. We consider a simple linear model for the prediction purpose, and the underlying regression coefficients are estimated by Gibbs sampler. We compute the misclassification proportions for assessing the practical usefulness of our estimation approach. Areal dataset where 200 wireless sensor nodes are used for measuring the temperature of a chamber is analysed in this work

Análise bayesiana do modelo de herança monogênica no melhoramento vegetal: um exemplo com abobrinha / Bayesian analisys of monogenic inheritance model in plant breeding: a case study with zucchini

Uma estratégia comum em programas de melhoramento é conduzir estudos básicos de herança para investigar a hipótese de controle do caráter por um ou poucos genes de efeito principal, associados ou não a genes modificadores de pequeno efeito. Neste trabalho, foi utilizada a inferência bayesiana para ajustar modelos de herança genética aditiva-dominante a experimentos de genética vegetal com várias gerações. Densidades normais com médias associadas aos efeitos genéticos das gerações foram consideradas em um modelo linear em que a matriz de delineamento dos efeitos genéticos tinha coeficientes indeterminados (precisando ser estimada para cada indivíduo). A metodologia foi ilustrada com um conjunto de dados de um estudo de herança da partenocarpia em abobrinha (Cucurbita pepo L). Tal ajuste permitiu explicitar a distribuição a posteriori das probabilidades genotípicas. A análise corrobora resultados anteriores da literatura, porém foi mais eficiente que alternativas prévias que supunham a matriz de delineamento conhecida para as gerações. Conclui-se que a partenocarpia em abobrinha é governada por um gene principal com dominância parcial.

A common breeding strategy is to carry out basic studies to investigate the hypothesis of a single gene controlling the trait (major gene) with or without polygenes of minor effect. In this study we used Bayesian inference to fit genetic additive-dominance models of inheritance to plant breeding experiments with multiple generations. Normal densities with different means, according to the major gene genotype, were considered in a linear model in which the design matrix of the genetic effects had unknown coefficients (which were estimated in individual basis). An actual data set from an inheritance study of partenocarpy in zucchini (Cucurbita pepo L.) was used for illustration. Model fitting included posterior probabilities for all individual genotypes. Analysis agrees with results in the literature but this approach was far more efficient than previous alternatives assuming that design matrix was known for the generations. Partenocarpy in zucchini is controlled by a major gene with important additive effect and partial dominance.

Inferência Bayesiana na análise genética de populações diplóides: estimação do coeficiente de endogamia e da taxa de fecundação cruzada / Bayesian inference in genetic analysis of diploid populations: inbreeding coefficient and outcrossing rate estimation

Neste estudo, utilizou-se a metodologia Bayesiana para estimar o coeficiente de endogamia e a taxa de fecundação cruzada de uma população diplóide por meio do modelo aleatório de COCKERHAM para freqüências alélicas. Um sistema de simulação de dados foi estruturado para validar a metodologia utilizada. O algoritmo Gibbs Sampler foi implementado no software R para obter amostras das distribuições marginais a posteriori para o coeficiente de endogamia e para a taxa de fecundação. O método Bayesiano mostrou-se eficiente na estimação dos parâmetros, pois os valores paramétricos utilizados na simulação encontravam-se dentro do intervalo de credibilidade de 95 por cento em todos os cenários considerados. A convergência do algoritmo Gibbs Sampler foi verificada, validando assim os resultados obtidos.

The Bayesian methodology was used to estimate the inbreeding coefficient and outcrossing rate in diploid populations by COCKERHAM random model to allelic frequency. The proposed methodology was evaluated by data simulation. The Gibbs Sampler algorithm was implemented in the R statistical software to obtain the random samples of the inbreeding coefficient and outcrossing rate posteriors marginal distributions. The Bayesian method showed good results, because the 95 percent credible intervals contained the true parameter values to all of the selected scenes. The Gibbs Sampler convergence was checked and this validated the estimation results.