Dengeli veri kümelerinde varyans bileşenlerinin kestirimi
Estimation of variance components on balanced data sets
- Tez No: 361198
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER CEVDET BİLGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Varyans bileşenlerinin kestirimi, genetik parametrelerin değerlendirilmesi ve dolayısıyla ıslah programlarının yürütülmesinde çok önemlidir. Bu çalışmada, dengeli veri kümelerinde varyans bileşenlerinin kestirimini amaçlayan metotlar gözden geçirilmiş ve bir simülasyon çalışması ile ANOVA, ML ve REML metotları arasında karşılaştırma yapılmıştır. Simülasyonla üretilen farklı özelliklerdeki veri kümelerinin analizi sonucunda ML kestirimlerinin diğer metotlara nazaran daha isabetli oldukları gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Estimation of variance components has an importance in evaluation of genetic parameters and then carrying out breeding programs. In this study, the methods on the estimation of variance components on balanced data sets were examined and ANOVA, ML and RML methods were compared to each other via a simulation study. As a result of the analysis of the simulated data sets in different characteristics, ML estimates were observed more accurate compared to the other methods.
Benzer Tezler
- Bridging causal discovery and graph neural networks: a comparative perspective
Nedensel keşif ve çizge sinir ağları arasındaki köprü: Karşılaştırmalı bir bakış açısı
MUHAMMED ÖMER TAYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER BADAY
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Visualization based analysis of gene networks using high dimensional model representation
Yüksek boyutlu model gösterilim kullanılarak gen ağlarının görselleştirme tabanlı analizi
PINAR GÜLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA
- Restoring underwater images from turbidity and motion blur – a three-step framework
Bulanıklık ve hareketten etkilenmiş sualtı görüntülerinin iyileştirilmesi – üç adımlı bir yaklaşım
FATIMA IQBAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
PROF. DR. SERHAT KÜÇÜKALİ