Varyans unsurları tahmin yöntemlerinin Monte Carlo çalışması ile karşılaştırmalı olarak incelenmesi
Comparatively investigation of variance components estimation methods with Monte Carlo study
- Tez No: 371072
- Danışmanlar: PROF. DR. NECATİ YILDIZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ziraat, İstatistik, Agriculture, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Bu çalışmada, incelenen varyans unsuru tahmin yöntemleri dört ayrı modele gore Monte Carlo Simülasyonu ile üretilen verilerle karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma kriteri olarak tahminlerin başlangıçta verilen parametre değerlerine yakınlığı esas alınmıştır. Çalışma, verilerin dengeli (alt grup sayıları eşit) ve dengesiz (alt grup sayıları farklı) olması halleri için ayrı ayrı incelenmiştir. Uygulama sonuçlarına göre Henderson III ve MIVQUE(0) yöntemlerinin daha sapmasız ve kararlı tahminler vermesine karşılık, negatif tahmin verme eğilimlerinin yüksek olması nedeniyle tercih edilmesini kısıtlamaktadır. Sapmalı olmakla birlikte parametre alanında tahminleme yapan ML ve REML yöntemlerinden, ML şansa bağlı modellerde, REML karışık modellerde tercih edilmelidir.
Özet (Çeviri)
In this study, the variance component estimation methods were compared according to four different models using simulated data obtained by Monte Carlo Simulation. As comparison criteria, the closeness of estimations to the data given in the beginning was taken. This study was sperately performed for the case of being balanced and unbalanced data. According to results, although Henderson III and MIVQUE(0) gave much unbiased and consistent estimators, due to being their tendency of giving negative estimation higher, their preference were restricted. Although ML and REML methods have given estimations within the parameter space, were biased, ML Method should be preferred in the completely random models, however, REML Method should be preferred in the mixed models.
Benzer Tezler
- Tek karakter için seleksiyon indeksinin değişik istatistiksel yöntemlerle analizi
Analysis of univariate selection index using different statistical methods
BURAK KARACAÖREN
- Hayvan ıslahında boğa modelinin Gibbs örneklemesi kullanılarak Bayesian analizi
Bayesian analysis for sire model using Gibbs sampling in animal breeding
AŞKIN GALİÇ
- Varyans unsurları tahmin yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi
Başlık çevirisi yok
G.TAMER KAYAALP
- REML ve DFREML yöntemlerinin ıslah amaçlı çalışmalarda kullanılması
Başlık çevirisi yok
SUNA GÖKDERE AKKOL
- Atatürk Üniversitesi koyun populasyonlarında sürü verimliliğine etkili faktörlerin farklı istatistik metodlarla belirlenmesi
Determination of influential factors on flock production by various statistical methods in sheep populations reared at Atatürk University, research and application farm
NURİNİSA ESENBUĞA
