Notice that the solutions for paren

Notice that the solutions for parents (in bold font) are about two times that of solutions from the GCA model. The standard errors are also about two times larger. This is because the animal model solutions are breeding values not GCA values. Using this file we can easily rank all the individuals (parents and progeny) on the same scale and make selections (again, if we are interested in selecting with equal weight among provenances rather than selecting for overall best predictions that include provenance effects). Also notice that the standard error of breeding values for parents (191, 192, and 170) are smaller than standard errors of breeding values for progeny. This is expected because parental breeding values use data from their progeny whereas
progeny have one data point each. This fact also causes another effect that can be observed in the residual diagnostic plot of residual values plotted against the predicted values (Figure 4.3).

結果 (中文) 1:

注意到父母 （以粗体显示） 的解是大约两倍，从 GCA 模型的解决方案。标准误差也是大约两倍。这是因为动物模型解决方案育种值不一般配合力效应值。使用此文件我们可以轻松地排名所有个人 （父母和后代） 对同一规模和做出选择 （再次，如果我们有兴趣与同等重量种源间选择，而不是选择包括种源影响的整体最佳预测）。此外请注意，父母 （191、 192、 和 170） 育种值的标准误差小于繁殖后代值的标准误差。这被预期的因为父母育种值使用数据从他们的后代，而后代有一个数据点每个。这一事实也导致对预测值 (图 4.3) 绘制的残余值残差诊断图可以观察到的另一个效果。

結果 (中文) 3:

注意到父母的解决方案（加粗字体）的约2倍，溶液从GCA模型。标准误差也约大两倍.。这是因为动物模型解的育种值不GCA值。使用该文件，我们可以很容易地将个人（父母和后代）在同一尺度进行选择（同样，如果我们在选择种源而不是最佳的整体预测，包括种源的影响选择在相等的重量感兴趣）。还注意到，育种值的标准误差为父母（191，192，和170）小于标准的育种值后代的错误。这是预期的，因为父母育种值使用的数据，而他们的后代后代有一个数据点。这一事实也导致另一个效果，可以观察到剩余的诊断情节的剩余值绘制的预测值（图4.3）。