Iššūkių nustatymas remiantis dažnai renkami duomenimis

Neužregistruotų avių ir ožkų sveikatos problemų nustatymas naudojant dažną duomenų registravimą ir mišinių modelius. Kasdieniniai pieno primilžio, pašarų suvartojimo ir augimo duomenys analizuojami taikant log(CV) transformaciją ir baigtinių mišinių modeliavimą, siekiant nustatyti nenormalius svyravimus. Šis metodas, įgyvendinamas R programoje naudojant „normalmixEM“, pateikia problemų dienų tikimybes (0–1), skirtas naudoti normos-reakcijos modeliuose. Remiama Europos Sąjungos „Horizontas 2020“ SMARTER projektu (dotacija 772787).