Estoy leyendo el artículo clásico de Weir y Cockerham de 1984 sobre Estimacion. Al principio (primera página, columna derecha), definen 3 estadísticas.
es la correlación de genes dentro de los individuos ("consanguinidad")
es la correlación de genes de diferentes individuos en la misma población ("coascendencia")
es la correlación de genes dentro de individuos dentro de poblaciones.
También afirman que las 3 estadísticas están relacionadas por
No entiendo muy bien esas 3 estadísticas y especialmente no entiendo por qué esta relación es cierta. ¿Me puede ayudar con eso?
Estoy un poco indeciso sobre el tema, pero creo que la información más importante es que están reparametrizando el análisis jerárquico de variación de Wright (1951), "estadísticas F", "particionamiento jerárquico de la variación" o "análisis de población". parámetros", dependiendo de a quién le pregunte. Los parámetros corresponden de la siguiente manera (en la parte inferior de la página 1358): Fit=F, Fis=f, Fst=θ.
La relación surge dados algunos supuestos. De manera crucial aquí, si Fis (o f) es una medida de desviación del principio de Hardy-Weinberg, y todas las poblaciones se apartan de forma idéntica de HWP, entonces Fit = 1 - Hi/Ht. De ello se deduce que, 1 - Ajuste = Hi/Ht. Además, podemos reescribir esto, de modo que Hi/Ht = (Hi/Hs)(Hs/Ht).
Juntos, pueden (tal vez) ver que, 1-Fit = (1−Fis)(1−Fst). Sustituyendo, 1-F = (1-f)(1-θ).
(Me doy cuenta de que esta no es una respuesta completa, pero creo que puede reorganizarla con algo de álgebra para obtener la ecuación de Weir y Cockerham).
[Actualización 25 de octubre de 2016]: eventualmente produce f = (F-θ)/(1-θ). Creo que la pregunta publicada (arriba) contiene un error tipográfico, específicamente un operador de división faltante. ¿Quizás alguien se perdió el trazo de una máquina de escribir en el artículo original?
Marte