Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightYine kalıtım derecesi için yapılan tahminlerde de ML metodu ile hesaplanankalıtım derecelerine ait standart hataların diğer metodlarla hesaplananlardan daha düşükolduğu belirlenmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
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.
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.