- Hayvansal Üretim
- Vol: 54 Issue: 2
- Genel Doğrusal Karışık Modellerde Farklı Kovaryans Yapıları ve Tahmin Yöntemlerinin Performanslarını...
Genel Doğrusal Karışık Modellerde Farklı Kovaryans Yapıları ve Tahmin Yöntemlerinin Performanslarının Karşılaştırılması
Authors : Gazel Ser, Barış Kaki, Abdullah Yeşilova, Ayhan Yilmaz
Pages : 18-23
View : 15 | Download : 6
Publication Date : 2015-01-09
Article Type : Research
Abstract :Tekrarlanan ölçüm yapısındaki verilerin çözümlenmesi ve yorumlanmasıyla ilgili çalışmalar geçtiğimiz yıllarda büyük ilerleme göstermiş, bu anlamda güçlü yöntemler geliştirilmiştir. Bu çalışmada doğrusal karışık modelin özel durumlarından yararlanılarak zaman değişkeninin modele farklı şekilde dahil edildiği üç model oluşturulmuştur. Bu modeller, zaman değişkeninin modele sürekli değişken olarak dahil edildiği rasgele kesim noktası ve eğim modeli (Model 1), zaman değişkeninin modele kategorik olarak dahil edildiği rasgele kesim noktası modeli (Model 2) ve zaman değişkeninin modele hem sürekli hem de kategorik olarak dahil edildiği rasgele kesim noktası ve eğim modeli (Model 3) şeklinde oluşturulmuştur. Tekrarlanan ölçümler arası kovaryans yapısının belirlenmesinde Bileşik Simetri (Compound Symetry, (CS)), Yapısal Olmayan (Unstructured, (UN)) ve Birinci Dereceden otoregresif (First Order Autoregressive, (AR(1)) yapıları uygulanmış ve bu yapılarla beraber En Çok Olabilirlik (ML), Kısıtlanmış En Çok Olabilirlik (REML) ve Minimum Varyanslı Kuadratik Sapmasız Tahminleyici (MIVQUE) tahmin yöntemleri kullanılmıştır. Veri setine en uygun tahminleme yöntemi ve kovaryans yapısının seçimi AIC ve BIC uyum ölçütleriyle değerlendirilmiştir. Çalışma materyalini, 33 baş Norduz erkek kuzusunun serum testosteron konsantrasyon değerleri oluşturmuştur. Sonuç olarak, veri setine en iyi uyumu her üç modelde de ML tahmin yöntemiyle beraber heterojen bir yapıyı dikkate alan UN kovaryans yapısının gösterdiği belirlenmiştir. Anahtar kelimeler: Tekrarlanan ölçüm, tahmin yöntemleri, kovaryans yapısıKeywords : Tekrarlanan ölçüm, tahmin yöntemleri, kovaryans yapısı