---
title: "5.5 Variantie componenten"
canonical: "https://wiki.groenkennisnet.nl/space/LFH/301892050/5.5%20Variantie%20componenten"
format: markdown
---
De variatie in een populatie kan worden gekwantificeerd met het gebruik van statistiek die betrekking heeft op de normaal verdeling en die gepresenteerd wordt als variantie component. In symbolen wordt deze variantie component vaak aangegeven met σ2. Dus, de fenotypische variantie is σ2P, de genotypische variantie is σ2G en de variantie van de omgeving is σ2E. Ons model van P = G + E is ook toepasbaar op variantie componenten:
σ2P = σ2G + σ2E + 2covG,E
= σ2G + σ2E
Het wordt aangenomen dat de covariantie tussen G en E gelijk is aan 0. Met andere woorden: er is geen afhankelijkheid van het genotype met de omgeving, of andersom. Het genotype verandert niet als de omgeving verandert. Deze aanname is over het algemeen correct, omdat we gewoonlijk maar één type omgeving in acht nemen als we variantie componenten schatten. In het hoofdstuk over de evaluatie van het fokprogramma zullen we zien dat dit niet altijd het geval is. Maar, voor nu volgen we de algemene aanname dat er geen afhankelijkheid is tussen genotype en omgeving.
> ℹ️ ### Definitie
> ℹ️
> ℹ️ *Variatie in een populatie wordt uitgedrukt in de ****variantie component****. Het symbool voor de variantie component is σ**2 **en het subscript geeft aan om wat voor type variantie component het gaat: P, G, of E*
Bij het schatten van de variantie componenten maken we gebruik van het feit dat als het kenmerk erfelijk is, het aannemelijk is dat broers en zussen meer overeenkomen in prestaties dan niet verwante individuen. Dus, we combineren fenotypische informatie van de dieren met een genetische relatie (bijvoorbeeld de stamboom). Maar dan hebben we nog geen informatie over de omgeving. Natuurlijk kunnen we sommige componenten van de omgeving, zoals huisvesting en voeding, identificeren. Maar, omdat de invloed van de omgeving al tijdens de conceptie begint, kunnen we niet alle componenten van de omgeving aanwijzen. Van sommige componenten zijn we ons niet eens bewust, zoals de mogelijke invloed van het weer drie weken geleden op het gedrag van nu. We kunnen σ2E schatten door σ2G van σ2Paf te trekken. Dus E = P – G. Omdat dit niet een erg nauwkeurige manier van het schatten van σ2E is, wordt deze variantie component meestal de *error variantie* genoemd in plaats van de omgevings variantie.
> ℹ️ ### Definitie
> ℹ️
> ℹ️ *De σ**2**E** wordt de ****error variantie**** genoemd. Deze variantie omvat de variantie veroorzaakt door de omgeving, maar ook door sommige andere effecten.*