Geri Dön

Varyans unsurları tahmin yöntemlerinin Monte Carlo çalışması ile karşılaştırmalı olarak incelenmesi

Comparatively investigation of variance components estimation methods with Monte Carlo study

  1. Tez No: 371072
  2. Yazar: HİKMET ORHAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NECATİ YILDIZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ziraat, İstatistik, Agriculture, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyometri Bilim Dalı
  13. 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

  1. Tek karakter için seleksiyon indeksinin değişik istatistiksel yöntemlerle analizi

    Analysis of univariate selection index using different statistical methods

    BURAK KARACAÖREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    ZiraatAkdeniz Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. ZİYA FIRAT

  2. Hayvan ıslahında boğa modelinin Gibbs örneklemesi kullanılarak Bayesian analizi

    Bayesian analysis for sire model using Gibbs sampling in animal breeding

    AŞKIN GALİÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    ZiraatAkdeniz Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. ZİYA FIRAT

  3. REML ve DFREML yöntemlerinin ıslah amaçlı çalışmalarda kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    SUNA GÖKDERE AKKOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    ZiraatYüzüncü Yıl Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAYRETTİN OKUT

  4. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    ZiraatAtatürk Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. HAYRİ DAYIOĞLU