Çok değişkenli kovaryans analizinin genetik parametre tahmininde kullanılması
Using multivariate analysis of covariance in genetic parameter estimation
- Tez No: 655124
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET TOPAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Amaç: Bu çalışmada, genetik parametre tahmininde alternatif bir yaklaşım olarak çok değişkenli kovaryans analizinin (MANCOVA) kullanılması ve sonuçların ML, REML, MIVQUE, MINQUE ve ANOVA yöntemleri ile karşılaştırılarak MANCOVA yönteminin varyans unsurları tahminindeki etkinliğinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Çalışmada simülasyon ile elde edilen, dengeli ve normal dağılımlı veriler kullanılmıştır. Varyans unsurları tahmininde hem sabit hem de şansa bağlı faktörlerin bulunduğu karışık model kullanılmıştır. MANCOVA modeli için, bağımlı değişkenler süt verimi ve doğum ağırlığı, kovaryeteler kuruda kalma süresi ve ananın canlı ağırlığı olarak belirlenmiştir. Yöntemlerle elde edilen varyans unsurlarının karşılaştırılmasında, çevre varyansının küçük olması ve çevre varyansının toplam varyansa oranının küçük olması kriterleri esas alınmıştır. Bulgular: Yöntemler karşılaştırıldığında, bağımlı değişkenler için en küçük çevre varyansları MANCOVA yöntemi ile elde edilmiş olup süt verimi ve doğum ağırlığı için sırasıyla 0,27317 ve 21,58371'dir. Çevre varyansının toplam varyansa oranları karşılaştırıldığında, süt verimi için en küçük değer (0,2647) MANCOVA yöntemi ile elde edilirken, doğum ağırlığı için en küçük değer (0,8924) MINQUE yöntemi ile elde edilmiştir. Sonuç: Karışık modellerde ve verilerin dengeli ve normal dağılımlı olması durumunda genetik parametre tahminlenirken MANCOVA yönteminin ML, REML, MINQUE, MIVQUE ve ANOVA yöntemlerine bir alternatif olabileceği tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Purpose: In this study, it was aimed to use multivariate analysis of covariance (MANCOVA) as an alternative approach in genetic parameter estimation and to determine the effectiveness of MANCOVA method in estimating variance components by comparing the results with ML, REML, MIVQUE, MINQUE and ANOVA methods. Method: Balanced and normally distributed data obtained by simulation were used in the study. A mixed model with both fixed and random factors was used in the estimation of variance components. The MANCOVA model was include milk yield and birth weight as dependent variables and birth weight of the mother and dry time as covariates. In comparing the variance components obtained by the methods, the criteria of having a small environmental variance and a small ratio of environmental variance to total variance were taken as basis. Findings: When the methods were compared, the smallest environmental variances for dependent variables were obtained with the MANCOVA method and are 0.27317 and 21.58371 for milk yield and birth weight, respectively. When the ratios of environmental variance to total variance were compared, the smallest value for milk yield (0.2647) was obtained with the MANCOVA method, while the smallest value for birth weight (0.8924) was obtained with the MINQUE method. Results: It was determined that the MANCOVA method can be an alternative to ML, REML, MINQUE, MIVQUE and ANOVA methods when estimating genetic parameters in mixed models and in the case of balanced and normal distribution of data.
Benzer Tezler
- Gen dizilerinde temel bileşenler analizinin uygulanması
Application of principal component analysis for gene sequences
YALÇIN TAHTALI
- Kantitatif özelliklerin analizinde hata terimi normal, Student-t veya Slash dağılımı gösteren doğrusal modellerin kullanılması
Use of lineear models with normal, Student-t or Slash distributed error for the analysis of quantitative traits
BURCU MESTAV
- Doğrusal olmayan kovaryans analizi modelleri ile sosyal güvenlik verileri üzerine uygulama
Multivariate non-li̇near analyse of covariance wi̇th
CANSU MERCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonometriSivas Cumhuriyet ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECATİ ALP ERİLLİ
- Participating in erasmus student mobility program and cultural intelligence
Erasmus öğrenim hareketliliği programına katılım ve kültürel zekâ
ÖZGE GÖKTEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SERAP EMİL
- Çok değişkenli kovaryans analizi ve 360 derece performans değerlendirmesi üzerine bir uygulama
Multivariate analysis of covariance and its application on 360-degree performance appraisal
HÜSEYİN BURGAZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İstatistikİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE NEYRAN ORHUNBİLGE