Linear multiresponse models : theoretical developments and applications in porcine

Abstract

The main topic of this PhD–thesis is how to minimize the prediction error for multi–response linear regression models. Two different applications are analysed, (i) bivariate response with missing data and (ii) image analysis from computed tomography (ct). Both applications were initialized by practical problems in porcine.

Hovedtemaet i denne PhD–avhandlingen er metodikk for å redusere prediksjonsfeil i linære regresjonsmodeller med flere responsvariabler. To ulike bruksområder, (i) bivariat respons med manglende data og (ii) 3D bildeanalyse av data fra computertomografi (ct), blir behandlet. Begge har utganspunkt i praktiske problemstillinger fra svineproduksjon.