Journals / Journal of Scientific Reports-A / 2001 / Sayı: 002

ISTATISTIC METHODS GIVING MINIMUM ERROR VARIANCE AND COMPARATIVE RESEARCHES ON HERITABILITY ESTIMATIONS

BİYOMETRİK ÖZELLİKLERDE MİNİMUM HATA VAR Y ANSI

Pages
31–43
Publication Date
2001-06-15
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Also in estimations made for heritability, standard deviationsrelating to heritabilities calculated with ML method were determined to be lower thanthose o f other methods.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Variance components and heritability estimates for birth weight, weaning weight, dailyweight gain until weaning, weight at the end o f pasture and daily weight gain on pasture o fAwassi lambs were made using LS, MIVQUE, ML and REML methods.
📊
Key Findings & Data:ML method gavemore efficient estimate than other methods when methods were compared according tominimum error variance.
💡
Conclusion & Impact:Also in estimations made for heritability, standard deviationsrelating to heritabilities calculated with ML method were determined to be lower thanthose o f other methods.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:ivesi · Vaıyans unsurları · Kalıtım derecesi

Abstract

Variance components and heritability estimates for birth weight, weaning weight, dailyweight gain until weaning, weight at the end o f pasture and daily weight gain on pasture o fAwassi lambs were made using LS, MIVQUE, ML and REML methods. ML method gavemore efficient estimate than other methods when methods were compared according tominimum error variance. Also in estimations made for heritability, standard deviationsrelating to heritabilities calculated with ML method were determined to be lower thanthose o f other methods.

Özet

EKK, MIVQUE, ML ve REML metodları kullanılarak İvesi ve Morkaraman ırkı kuzularındoğum ağırlığı, sütten kesim ağırlığı, sütten kesime kadarki günlük canlı ağırlık artışı,mera sonu ağırlığı ve meradaki günlük canlı ağırlık artışı için varyans unsurları ve kalıtımderecesi tahminleri yapılmıştır. Minumum hata vaıyansına göre metodlarkarşılaştırıldığında ML metodunun diğer metodlardan nispeten daha etkin tahmin yaptığıgörülmüştür. Yine kalıtım derecesi için yapılan tahminlerde de ML metodu ile hesaplanankalıtım derecelerine ait standart hataların diğer metodlarla hesaplananlardan daha düşükolduğu belirlenmiştir.

🔖

Cite This Article

ESENBUĞA, N., DAYIOĞLU, H. (2001). ISTATISTIC METHODS GIVING MINIMUM ERROR VARIANCE AND COMPARATIVE RESEARCHES ON HERITABILITY ESTIMATIONS. Journal of Scientific Reports-A, Sayı: 002, 31–43. https://ajindex.com/articles/779515

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Akbaş, Y., Settar. P. and Türkmut, L., 1993, Kanatlılarda Yumurta Verimi Özellikleri İçin Dört Farklı Varyans Komponent Tahminleme Yönteminin Karşılaştırılması. Uluslararası Tavukçuluk Kongresi’93, 13-14
  2. Mayıs, İstanbul. Akbulut, Ö, 1996,
  3. Esmer Sığır Irklarında ML, REML, MINQUE Metodları İle Süt Verim Özellikleri İçin Varyans Unsurları ve Kalıtım Derecesi Tahminleri. Tr. J. of Veterinary and Animal Sciences, 20(6), 461-465.
  4. Baş, S., 1990, Merinos ve Morkaraman Kuzularının Verim Özelliklerine Etkili Çevre Faktörlerinin ve Bu Özelliklere Ait Genetik ve Fenotipik Parametrelerin Tahmininde Farklı Modellerin Değerlendirilmesi. Doktora Tezi, Atatürk Üniv. Ziraat Fakültesi Zootekni Böl. Erzurum, (yayınlanmamış). Crump, S.L., 1946, The Estimation of Variance Components in Analysis of Variance. Biometrics. 2, 7- 11. Düzgüneş, O. ve Akman, N., 1985, Varyasyon Kaynakları. Ankara Üniv. Ziraat Fak. Yayınları:954, Ders Notu: 14, Ankara, s 105. Düzgüneş, O., Eliçin, A. ve Akman, N., 1987, Flayvan Islahı. Ankara Üniv. Ziraat Fak. Yayınları: 1003, Ders Notu:29, Ankara.
  5. Gill, J., 1978, Design and Analysis of Experiments in the Animal and Medical Sciences. Vol:l, 2, 3. The Iowa State Universty Press.
  6. Ames. Iowa, USA. Falconer, D. S., 1989, Introduction to Quantitative Genetics, 3rd ed. John Wiley and Sons, New York. Fırat, M.Z., 1996,
  7. A Comparison of Analysis of Variance, Maximum Likelihood and Bayesian Methods for The Estimation of Variance Components. 3rd Balkan Conference on Operational Research. 16- 19 October, Greece. Hartley, H. O. and Rao, J. N. K., 1967, Maximum Likelihood Estimation for The Mixed Model Analysis of Variance Model. Biometrica, 54: 93-98.
  8. Harvey, W.R., 1960, Least-squares Analysis of Data with Unequal Subclass Numbers, Agric. Res. Ser., USDA, ARS„ 20-8.
  9. Harvey, W. R., 1987, User’s Guide for LSMLMW Mixed Model Least-squares and Maximum Likelihood General Puipose Program, Ohio State Univ., Columbus, USA.Henderson, C.R., 1953, Estimation of Variance and Variance Components. Biometrics. 9 (2), 226-252.
  10. Harville, D. A., 1977, Maximum Likelihood Approaches to Variance Component and to Related Problem. Journal of American Statistical ASS., 72, 320-340
  11. Hensen, J., 1991,
  12. Linear Model Methods. Ders Notları, University of Minnesota. Henderson, C.R., 1986, Recent Development in Variance and Covariance Estimation. J. Anim. Sci., 63, 208-216.
  13. Kayaalp, T., Cebeci, Z. ve Bek, Y., 1992a, Kısıtlanmış Maksimum Olabilirlik (REML) Yöntemi ile Varyans Unsurlarının Tahmini.