Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightFarklı örnek büyüklüklerinde ve farklı h2 başlangıç değerleri için R yönteminin başlangıç değerlerinin bilinmediği durumlarda seçenek oluşturabileceği sonucuna varılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
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.
Abstract
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