Geri Dön

Dengeli veri kümelerinde varyans bileşenlerinin kestirimi

Estimation of variance components on balanced data sets

  1. Tez No: 361198
  2. Yazar: ELEM YAVUZ YURDİGÜL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER CEVDET BİLGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyometri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 83

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

  1. 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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  2. 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

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA

  3. Kümeleme yöntemleri ile müşteri kanal göçü analizi

    Customer channel migration analysis with clustering methods

    GİZEM ÇALIŞKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YASİN ULUKUŞ

  4. Approximate spectral clustering ensemble methods for clustering of large data sets

    Büyük veri kümelerinin sınıflandırılmasında yaklaşık spektral öbekleme birleşimi yöntemleri

    YASER MOAZZEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

    DOÇ. DR. KADİM TAŞDEMİR

  5. Ağ saldırı veri kümelerinin sınıflandırılmasında dengeleme işleminin etkisi

    The effect of balancing process on classifying intrusion detection dataset

    SAMARA KHAMEES JWAIR JWAIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN KAYA