Farklı örnek büyüklükleri için DFREML ve R regresyon yöntemleri kullanılarak elde edilen parametre tahminlerinin karşılaştırılması
Bu çalışmada, katsayı matrisinin tersini kullanmayan yeni bir regresyon yaklaşımı olan R yöntemi ile türevden bağımsız en yüksek olabilirlik yöntemi (DFREML) kullanılarak elde edilen tahminler, tahmin edicilerin özellikleri bakımından karşılaştırmıştır. Çalışmada 1200 ana ile şansa bağlı olarak çiftleşen 100 babaya ait toplam 10.000 hayvan için verim özellikleri simülasyonla elde edilmiştir. Farklı örnek büyüklükleri belirlenerek örnekler çekilmiştir. Bu şekilde oluşturulan alt gruplar, tamamen şansa bağlı örnekleme yapılarak toplam gözlem sayısının %10'u, %30'u, %50'si, %70'i ve %95'inin seçimi esasına göre beş farklı örnekten oluşan 5 alt grup oluşturulmuştur. Alt gruplar arası tahminlenen hata unsurlarına ayrılarak Levene testi ile hatalar için heterojenlik testi yapılmıştır. Alt gruplar arası varyanslarm homojen olduğu kararına varılmıştır. Farklı örnek büyüklüklerinde her iki yöntemin de örnek sayısının %50 ve üstü olduğu durumlarda küçük varyanslı ve gerçek değere yakın tahminler verdiği; Ancak, h2 tahminlerin başlangıç değeri atamalarının gerçek değer olan 0.33'ten uzaklaşan değerlerde atanması durumunda R yönteminin DFREML'a göre daha az etkilendiği belirlenmiştir. Farklı örnek büyüklüklerinde ve farklı h2 başlangıç değerleri için R yönteminin başlangıç değerlerinin bilinmediği durumlarda seçenek oluşturabileceği sonucuna varılmıştır.
Comparison of estimating parameters using with DFREML and method R. regression procedures for different sample size
In this study, a new approach of.regression, Method R and derivative free restricted maximum likelihood (DFREML) were used for estimation and comparison of estimation values. All data were obtain simulating of 10000 animals for their yield traits. In the simulation progress all animals were thought to be from 1200 dams randomly mated with 100 sire. Subgroups were completely randomized, selected based on total observation numbers 10%, 30%, 50%, 70% and 95% respectively resulting in 5 sub-classes groups. Residual effects of between sub-groups were divided in to components and tested for heterogeneity using with Levene's heterogeneity tests. As a result variances from subgroups were homogeny. According to two methods, when different sample densities were 50% and higher, estimations were with minimum variances and close to the true value (0.33). However, estimation of starting value of h2, R method had lower influence than DFREML when the real value was higher than 0.33 with regards to different sample size and different starting value of h2, observed
___
- Anderson, R. D., H. V. Henderson, F. Pukelsheim and S. R. Searle, 1984. Best estimation of variance components from balanced data, with arbitrary kurtosis. Math. Operationsforsch. Stat., Ser. Stat. 15,163-174.
- Boldman, K. G., L. A., Kriese, L. D., Van Vleck and S. D. Kachman, 1993. A Manuan for use of MTDFREML. A set of programs to obtain estimates of variances and covariances (Draft). U. S. Dep. Agric, Agric. Res. Serv.
- Gianola, D., J. L. Foulley and R. L. Fernando, 1986. Prediction of breeding values when variances are not known. Genet. Sel.Evol. 18(4)485-493.
- Golden, B.L. and M. W. Şnelling, Mallinckrodt, 1992. Animal breeders Tool-Kit: User's Guide. Colorado State Univ. Exp. Sta. Tech. Bull. LTB92-2.
- Graser, H. U., S. P. Smith and B. Tier, 1987. A DF approach for estimating variance components in animal models by REML. J. Anim. Sci. 64,1362-1374.
- Henderson, C. R. 1975. Use of relationships among sires to increase accuracy of sire evaluation. J. Dairy Sci.,58, 1731-1742.
- Meyer, K. 1989. REML to estimate variance components for animal models with several random effects using derivative free algoritm. Genet. Sel. Evol. 21, 317-329.
- Mirtaghizadeh, H., S. Arslan ve T. Kesici, 2002. Varyanslann Heterojen Olduğu Durumlarda Farklı Yaklaşımlarla Karışık Model Eşitlik Çözümlerinin Tahminlenen Parametrelerin Hassasiyetine Etkisi. T. J. Vet. Sci. (Basımda).
- Mitsztal, I., T. J. Lawlor and R. L. Fernando, 1997.Dominance Models with Method R for Stature of Holsteins. J. Dairy Sci. 80, 975-978.
- Reverter, A., B. L, Golden, R. M. Bourdon and J. S. Brinks, 1994. Method R variance components procedure: application on the simple breeding value model. J. Anim. Sci. 72, 2247-2253.
- SAS, 1998. SAS statistics software. SAS Inst. Inc. Cary. NC;
- Swallow, W. H. and J. F. Monohan, 1984. Monte Carlo Comparison of ANOVA, MIVQUE, REML, and ML estimators of variance components. Technometrics.28 (1), 47-57.
- Van der Werf, J. H. J. 1992. REML estimation of additive genetic variance when selected base animals are considered fixed. J. Anim. Sci. 70,1068-1076.
- Van Tassell, C. P., G. Casella and E. J. Pollak, 1994. Effects of selection on estimates of variance components and REML. J. Dairy Sci. 78, 678-692.
- Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
- Yayıncı: Halit APAYDIN
Sayıdaki Diğer Makaleler
Ankara/ Haymana koşullarında yeşil alan çim türlerinin bazı morfolojik ve fenolojik karakterleri
H. Vasfi GENÇER, Ensar BAŞPINAR, Çetin FIRATLI
Farklı ekim sıklıklarının korunganın (Onobrychis sativa L.) tohum verimi üzerine etkisi
Mevlüt TÜRK, Gamze BAYRAM, Necmettin ÇELİK, Emine BUDAKLI