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Thread: Faire du vieux avec du neuf...

  1. #31
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    Normandie Netherlands Friesland Finland Orkney
    Oracles (4mix)

    8 {Quantity of components}
    Anatolia_N
    WHG
    CHG
    ANE
    BOO
    Mota
    IberoMaur
    Levant_n
    saami 19 20,2 2,8 0 58 0 0 0
    finnish 31,2 40,8 9,4 7 11,6 0 0 0
    english 44,4 35,4 11,8 8,4 0 0 0 0
    algerian 41 3,4 7,2 1 0 12,2 29 6,2
    armenian 25,4 0 42,6 4,2 0 0 0 27,8
    austrian 47 32 13,2 7,8 0 0 0 0
    basque_french 59 33,2 4,4 3,4 0 0 0 0
    belgian 49,6 30 11,8 8,6 0 0 0 0
    bulgarian 54,6 20,2 16,8 8,2 0,2 0 0 0
    czech 42,8 36,4 12,8 8 0 0 0 0
    cypriot 32,8 0 26,4 6,6 0 0 0 34,2
    dutch 43,6 35 12,2 9,2 0 0 0 0
    egyptian 0,6 0 16,8 4,8 0 12 3,8 62
    estonian 31,2 48 11 8,2 1,6 0 0 0
    finnish_east 26,8 41,2 9 4,4 18,6 0 0 0
    french 52,4 29,4 11,2 7 0 0 0 0
    french_east 51,6 29,4 11 8 0 0 0 0
    french_south 59,4 30,6 6,2 3,8 0 0 0 0
    german 45,2 34,8 12,6 7,4 0 0 0 0
    greek 59 13,2 17,6 8 0 0 0 2,2
    hungarian 46 32,2 12,8 9 0 0 0 0
    icelandic 40 39,2 12 8,8 0 0 0 0
    irish 42,6 35,4 12,4 9,6 0 0 0 0
    ital_abruzzo 54,2 9,2 18,6 7,8 0 0 0 10,2
    ital_bergamo 62,4 19,2 11,8 6,6 0 0 0 0
    ital_south 49,2 8,2 21,2 7 0 0 0 14,4
    ital_tuscan 60,4 13,6 16,4 7,2 0 0 0 2,4
    latvian 28,2 51,8 13 7 0 0 0 0
    lithuanian 32,4 50,8 12 4,8 0 0 0 0
    mari 20,4 2,2 4,2 0 73,2 0 0 0
    moldovan 46,8 27,6 16 7,6 2 0 0 0
    montenegrin 52 25,2 15 7,8 0 0 0 0
    albanian 61,6 14 17,2 6,8 0,4 0 0 0
    morrocan 30 2,6 8 0,6 0 14,4 30 14,4
    norwegian 41,6 37 10,2 11,2 0 0 0 0
    orcadian 43,2 35,4 11,4 10 0 0 0 0
    polish 38,2 41,6 13,4 6,8 0 0 0 0
    portuguese 58 23,6 9 4,8 0 0 4,6 0
    romanian 53,8 22 15,4 8,6 0,2 0 0 0
    rus_kostroma 30,4 37,2 12,6 5,2 14,6 0 0 0
    rus_kursk 34,6 40,2 14,4 8,2 2,6 0 0 0
    rus_orel 35,2 40,4 14,8 8 1,6 0 0 0
    rus_pinega 25,8 38 9,8 1,2 25,2 0 0 0
    rus_smolensk 34,8 44,6 15,2 5,2 0,2 0 0 0
    rus_tver 32,2 41,2 14,2 6,8 5,6 0 0 0
    rus_voronez 36,2 41,6 13,8 7 1,4 0 0 0
    sardinian 82,6 16,2 1 0 0 0 0,2 0
    scottish 43,4 35 11,8 9,8 0 0 0 0
    shetlandic 43 34 12 11 0 0 0 0
    sicilian_east 49 8,8 18,8 7 0 0 0 16,4
    sicilian_west 45,8 12,2 17,2 6,8 0 0,2 0,8 17
    slovakian 41,6 37,4 12,2 8,8 0 0 0 0
    slovenian 46,8 32,8 13,4 7 0 0 0 0
    sp_andalucia 59 23,2 9,8 5,2 0 0 2,8 0
    sp_aragon 59,6 26,4 7,6 0 0 0 0 0
    sp_cantabria 60,4 26,8 6,6 5,4 0 0 0,8 0
    sp_castilla_leon 56,8 25,2 8,2 5,4 0 0 4,4 0
    sp_castilla_mancha 59,8 24,8 7,8 5,2 0 0 2,4 0
    sp_cataluna 57,8 27,8 7,8 4 0 0 2,6 0
    sp_extramadura 58 23,4 8,6 5,6 0 0 4,4 0
    sp_galicia 57,6 24,6 7,6 5 0 0 5,2 0
    sp_murcia 60,4 23,4 7,2 5,8 0 0 3,2 0
    sp_basco 59 31,2 5,2 4,6 0 0 0 0
    sp_valencia 59 25,2 8 6,4 0 0 1,4 0
    swedish 39,8 40,2 11,6 8,4 0 0 0 0
    tunisian 25,6 3,6 9 1,6 0 11,6 23 25,6
    ukrainian 38,2 39,8 14 8 0 0 0 0
    cornwal 45,4 35,4 11 8,2 0 0 0 0

    En North alom, de North venom
    En North fum naiz, en North manom

    (Roman de Rou, Wace, 1160-1170)

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     Camulogène Rix (04-30-2019),  palamede (04-30-2019),  Ruderico (04-30-2019)

  3. #32
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    Italy 1861-1946 France-Ile-de-France Lorraine
    Sarde: 86% d'Anatolia_N
    Letton: 51.8% de WHG
    Sicilien: 17% de Levant_N
    Arménien: 42.6% de CHG

    Vive la diversité!

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     palamede (04-30-2019)

  5. #33
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    Quote Originally Posted by Camulogène Rix View Post
    Sarde: 86% d'Anatolia_N
    Letton: 51.8% de WHG
    Sicilien: 17% de Levant_N
    Arménien: 42.6% de CHG

    Vive la diversité!
    Je trouve les scores des diverses populations dans ce nMonte K8 assez cohérents avec ce que nous en savons, toutes choses égales par ailleurs (en particulier compte tenu des effets de moyenne sur des groupes à forte variabilité interne). Mon insatisfaction (profonde) est essentiellement causée par ce qu'en fait le 4ancestors.
    En North alom, de North venom
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    (Roman de Rou, Wace, 1160-1170)

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     JMcB (04-30-2019),  palamede (05-01-2019)

  7. #34
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    Quote Originally Posted by anglesqueville View Post
    Je trouve les scores des diverses populations dans ce nMonte K8 assez cohérents avec ce que nous en savons, toutes choses égales par ailleurs (en particulier compte tenu des effets de moyenne sur des groupes à forte variabilité interne). Mon insatisfaction (profonde) est essentiellement causée par ce qu'en fait le 4ancestors.
    Juste une suggestion mais pourrais-tu essayer de fabriquer un 4-ancestors oracle avec des populations anciennes, allant par exemple du Chalcolithique à l'âge du Bronze. Un peu à l'image du MDLP K11 de Vadim. Depuis la création de ce calculateur la base de données s'est beaucoup enrichie.

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     JMcB (04-30-2019)

  9. #35
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    Quote Originally Posted by Camulogène Rix View Post
    Juste une suggestion mais pourrais-tu essayer de fabriquer un 4-ancestors oracle avec des populations anciennes, allant par exemple du Chalcolithique à l'âge du Bronze. Un peu à l'image du MDLP K11 de Vadim. Depuis la création de ce calculateur la base de données s'est beaucoup enrichie.
    J'y ai un peu songé. J'aurais du mal à justifier, mais je ne m'attendrais à rien de très bon avec cette méthode. Juste mon intuition.
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    (Roman de Rou, Wace, 1160-1170)

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     Camulogène Rix (04-30-2019),  JMcB (04-30-2019)

  11. #36
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    Pour Camu: juste un début d'esquisse de velleité de réponse à ta proposition.

    8 {Quantity of components}
    Anatolia_N
    WHG
    CHG
    ANE
    BOO
    Mota
    IberoMaur
    Levant_n
    GAC 72 28 0 0 0 0 0 0
    France_MLN 77 22,4 0 0 0 0 0,6 0
    Levant_ChL 7,2 0 9,2 0 0 0 0 83,6
    Balkans_ChL 89,2 8,2 1,8 0,2 0,6 0 0 0
    Baden_LCA 86,4 13,6 0 0 0 0 0 0
    Glazkova_BA 0 0 0 0 100 0 0 0
    Beaker_NL 32,6 37,4 16,6 13,4 0 0 0 0
    Battle_Axe 32,6 33 20,6 13,8 0 0 0 0

    J'obtiens sans surprise des choses cohérentes avec des individus qui sont des cas faciles, comme ma mère:

    Using 4 populations approximation:
    1 France_MLN+Beaker_NL+Beaker_NL+Beaker_NL @ 4,411349
    2 GAC+Beaker_NL+Beaker_NL+Beaker_NL @ 4,710626
    3 Baden_LCA+Beaker_NL+Beaker_NL+Beaker_NL @ 5,421254
    4 GAC+Beaker_NL+Beaker_NL+Battle_Axe @ 5,689463

    Avec toi on retombe sur un simple barycentre qui ne t'apprendra rien:

    Using 4 populations approximation:
    1 France_MLN+Balkans_ChL+Battle_Axe+Battle_Axe @ 5,395831
    2 GAC+Balkans_ChL+Battle_Axe+Battle_Axe @ 5,426785
    3 France_MLN+Baden_LCA+Battle_Axe+Battle_Axe @ 5,913966
    4 GAC+Baden_LCA+Battle_Axe+Battle_Axe @ 6,390618
    5 France_MLN+Balkans_ChL+Beaker_NL+Battle_Axe @ 6,488065


    Je jetterai un oeil sur ce qui se passe quand on ajoute des Ibériques et des Beakers italiens, mais je n'y crois pas beaucoup. Mais peut-être suis-je déformé par mes préjugés fortement en faveur de qpAdm quand il est question d'Anciens.
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    (Roman de Rou, Wace, 1160-1170)

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     etrusco (05-01-2019)

  13. #37
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    Quote Originally Posted by anglesqueville View Post
    Je trouve les scores des diverses populations dans ce nMonte K8 assez cohérents avec ce que nous en savons, toutes choses égales par ailleurs (en particulier compte tenu des effets de moyenne sur des groupes à forte variabilité interne). Mon insatisfaction (profonde) est essentiellement causée par ce qu'en fait le 4ancestors.
    C'est une opinion que je partage. Bien entendu BOO bouffe un peu ANE et Anatolia_N un peu WHG, mais c'était peut-être pas possible autrement. J'aurais bien aimé voir les fits si cela existe pour ce stade des calculs.

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     anglesqueville (05-01-2019),  Camulogène Rix (05-01-2019)

  15. #38
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    Quote Originally Posted by anglesqueville View Post
    Pour Camu: juste un début d'esquisse de velleité de réponse à ta proposition.




    J'obtiens sans surprise des choses cohérentes avec des individus qui sont des cas faciles, comme ma mère:

    Using 4 populations approximation:
    1 France_MLN+Beaker_NL+Beaker_NL+Beaker_NL @ 4,411349
    2 GAC+Beaker_NL+Beaker_NL+Beaker_NL @ 4,710626
    3 Baden_LCA+Beaker_NL+Beaker_NL+Beaker_NL @ 5,421254
    4 GAC+Beaker_NL+Beaker_NL+Battle_Axe @ 5,689463

    Avec toi on retombe sur un simple barycentre qui ne t'apprendra rien:

    Using 4 populations approximation:
    1 France_MLN+Balkans_ChL+Battle_Axe+Battle_Axe @ 5,395831
    2 GAC+Balkans_ChL+Battle_Axe+Battle_Axe @ 5,426785
    3 France_MLN+Baden_LCA+Battle_Axe+Battle_Axe @ 5,913966
    4 GAC+Baden_LCA+Battle_Axe+Battle_Axe @ 6,390618
    5 France_MLN+Balkans_ChL+Beaker_NL+Battle_Axe @ 6,488065


    Je jetterai un oeil sur ce qui se passe quand on ajoute des Ibériques et des Beakers italiens, mais je n'y crois pas beaucoup. Mais peut-être suis-je déformé par mes préjugés fortement en faveur de qpAdm quand il est question d'Anciens.
    En effet, pour ta maman c'est crystal clear. J'imagine un peu la Dame de Vix comme cela
    En ce qui me concerne être à moitié Battle Axe n'est pas pour me déplaire. Mon caractère pugnace doit venir de là

    Qu'est-ce que cela donne avec Palamède qui est un pur "franchouillard"?

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     palamede (05-01-2019)

  17. #39
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    Quote Originally Posted by palamede View Post
    C'est une opinion que je partage. Bien entendu BOO bouffe un peu ANE et Anatolia_N un peu WHG, mais c'était peut-être pas possible autrement. J'aurais bien aimé voir les fits si cela existe pour ce stade des calculs.
    Les "fits", manière de parler (héritée peut-être de l'outil online de poi), parce qu'en fait d'indicateurs d'ajustement nMonte n'offre que les distances euclidiennes. Il serait sûrement possible d'aller chercher mieux à l'intérieur de l'algorithme de Ger, ne serait-ce qu'à partir des étapes de convergence, mais franchement je n'en ai pas le courage. Donc, non, je n'ai pas gardé ces distances, tout simplement parce qu'elles ne pouvaient intervenir dans la feuille des oracles vers laquelle ces runs nMonte étaient dirigés. Je suis d'accord que BOO est un peu gourmand. Cela apparaît bien avec le petit run d'Anciens, où Glazkova apparaît 100% BOO. Mais d'un autre côté je ne suis pas sûr que Anatolia_N déborde sur WHG, ou alors c'est une faiblesse de G25 et/ou nMonte, parce que les modèles qpAdm que j'ai sortis avec Barcin, WHG et AHG assurent que l'overlapping entre WHG et AHG est virtuellement nul (#172 du Grenier des EEF).
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  19. #40
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    Pour palamede:

    Least_squares: 1 Balkans_ChL+Beaker_NL+Beaker_NL+Beaker_NL @ 3,336914
    Gaussian: 1 GAC+GAC+Battle_Axe+Battle_Axe @ 2,419584

    Très peu informatif. J'ajouterai des références cet après-midi.
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     Camulogène Rix (05-01-2019),  JMcB (05-01-2019),  palamede (05-01-2019)

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