Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması

Serhat ARSLAN, (Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Veteriner Fakültesi, Biyometri Anabilim Dalı, 55139 Kurupelit, Samsun, Türkiye)
Mehmet Kazım KARA (Iğdır Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Biyometri Genetik Anabilim Dalı, Iğdır, Türkiye)
Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi
0 0
Yıl: 2018 Cilt: 5 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 310 - 316 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-03-2019

Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması

Öz:
Hayvan ıslahında tekrarlanan gözlem değerleri giderek önem kazanmakta olan bir konudur. Bu çalışmadatekrarlanan gözlem değerlerini içeren veri setlerinin analiz ve parametre tahminleri için kullanılan yöntem vemetodlar karşılaştırılmıştır. Bu modellere alternatif olarak Ali-Schaeffer eğri fonksiyonunun uyumuylaoluşturulan kovaryans fonksiyon yaklaşımlı şansa bağlı regresyon modelinin kullanımı araştırılmıştır. Bu amaçlasüt sığırları için tutulmuş olan kayıtlardan sağlanan bir veri tabanı esas alınarak simulasyonla elde edilmiş birveri seti üzerinde çalışılmıştır.Zamana bağlı değişimin geçerli olduğu denetim günü verimleri için uyumu yapılanmodellerden uyum büyükten küçüğe sırasıyla KF+RRM (kovaryans fonksiyonu yaklaşımlı şansa bağlı regresyonmodeli), DRRM (doğrudan şansa bağlı regresyon modeli), TM (tekrarlanabilen model), ORM (oto-regresifmodel) ve HM (hayvan model)’de olmuştur. Hatalar arası oto-korelasyon yapısı en iyi KF-RRM ve ORMmodellerinde açıklanabilmiştir. Tahmin edilen parametreler, varynslar için karşılaştırılmış ve en hassasparametre tahminleri KF-RRM sonuçlarından elde edilmiş bunu DRRM izlemiştir.
Anahtar Kelime:

Konular: İstatistik ve Olasılık

Comparison of the Performance of Different Approaches in repeated Measurements for Estimation of (Co)variance Components

Öz:
In animal breeding, repeated measurements are important. In this study, we compared the methods and models which are used in the analysis of data sets which contain the repeated measurements and the estimation of parameters. Morover, as an alternative method, random regression procedure which used the approach of covariance functions and was formed by compatibility of Ali-Schaeffer curve function was investigated. A data set was generated by simulation from retrospective records of dairy cattle. Fitting of the tested models for test-day yields in time were ranked from the best to the worst were CF-RRM (covariance function random regression model), DRRM (direct RRM), RM (repeatability model), ARM (auto-regresive model) and AM (animal model) respectively. It was determinded that the best models which explain the autocorrelation structure among the experimental errors were CF-RRM and ARM. Predicted parameters were compared for variances and the most sensitive estimation of parameters were obtained by CF-RRM. It was followed by DRRM.
Anahtar Kelime:

Konular: İstatistik ve Olasılık
Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Ali, T.E., Schaeffer, L.R., 1997. Accounting for covariances among test day milk yields in dairy cows. Can. J. Anim. Sci., 630-637.
  • Albuquerque, L.G., Keown, J.F., Van Vleck, L.D., 1998. Variances of direct genetic effects, maternal genetic effects and cytoplasmic inheritance effects for milk yield, fat yield and fat percentage. J. Dairy Sci., 81: 544- 549.
  • Arslan, S. 2001.Tekrarlanan Ölçümlerde Random Regresyon Yöntemi ile VaryansKovaryans Unsurlarının Tahmini ve Hayvan Islahında Kullanım Olanakları. Basılmamış Doktora Tezi, YYÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Brotherstone, S., White, I., Meyer, K., 2000. Genetic modeling of daily milk yield using orthogonal polynomials and parametric curves. Anim. Sci., 70: 407-415.
  • Carvalheira, J.G., V., Blake, R.W., Pollak, E.J., Quass, R.L., Duran-Castro, C.V., 1998. Application of an autoregressive process to estimate genetic parameters and breeding values for daily milk yield in a tropical herds of Lucerna cattle and in United States Holstein Herds. J. Dairy Sci., 81: 2738-2751.
  • Ducrocq, V.P., Besbes, B., 1993. Solution of multiple trait animal models with missing data on some traits. J. Anim. Breed. Genet., 110: 81-92.
  • Everett, R.W., 2000. Evaluating genetics and management using your DHI records. Interbull Bulletin, 27: 18-24.
  • Gengler, N., Tijani, A., Wiggans, G.R., Van Tassel, C.P., Philpot, J.C., 1999. Estimation of Co(Variances of test day yields for first lactation Holsteins in the United States, J. Dairy Sci., 82: 1: 225.e1-225.e14.
  • Gibbons, R.D., Bock, R.D., 1987. Trend in correlated proportions. Psyhometrica, 52: 113-124.
  • Gibbons, R.D., Hedeker, D., 1997. Application of random regression models in clinical study. J. Cons. Clinic., Phyc., 72(1): 154-161.
  • Henderson, C.R., Jr., 1982. Analysis of covariance in the mixed model: Higher level, nonhomogeneus, and random regression. Biometrics, Abstract 38: 623.
  • Hermesch, S., Luxford, B.G., Graser, H.U., 2000a., Genetic parameters for lean meat yield, meat quality, reproduction and feed efficiency traits for Australian pigs, 1. Description of traits and heritability estimates. Livest. Prod. Sci. 65: 261-270.
  • Hermesch, S., Luxford, B.G., Graser, H.U., 2000b., Genetic parameters for lean meat yield, meat quality, reproduction and feed efficiency traits for Australian pigs, 2. Genetic relationships between production, carcase and meat quality traits. Livest. Prod. Sci. 65: 249-259.
  • Hermesch, S., Luxford, B.G., Graser, H.U., 2000c., Genetic parameters for lean meat yield, meat quality, reproduction and feed efficiency traits for Australian pigs, 3. Genetic parameters for reproduction traits and genetic correlations with production, carcase and meat quality traits. Livest. Prod. Sci. 65: 239-248.
  • Jamrozik, J., Schaeffer, L.R., Dekkers, J.C.M., 1997. Genetic evaluation of dairy cattle using test day yields an random regression models. J. Dairy Sci., 80: 1217-1225.
  • Jenkins, T.G., Ferrel, C.L., 1984. A note on lactation curves of crossbreed cows. Anim. Prod. 39: 479-488.
  • Kirkpatrick, M., Heckman, N., 1989. A quantitative genetic model growth shape, reaction norms, and other infinite dimentional chracters. J. Math. Biol., 27: 429-450.
  • Kirkpatrick, M., Lofsvold., Bulmer., 1990. Analysis of the inheritance, selection and evoluation of growth trajectories. Genetics, 124: 979- 993.
  • Meyer, K., 1998. DXMRR-A program to estimate covariance functions for longitudinal data by REML. Proc. 6th. World Congress on Genet. Appl. Livest. Prod. Armidale, 11-16 Jan., 27: 465-466.
  • Meyer, K., 1998. Estimating covariance functions for longitudinal data using a regression model. Genet. Sel. Evol., 30: 221-224.
  • Meyer, K., 2000. Random regression to model phenotypic variation in montly weights of Australian beef cows. Livest. Prod. Sci., 65: 19-38.
  • Meyer, K., 2001. Estimates of direct and maternal covariance functions for growth of Australian beef calves from birth to weaning. Genet. Sel. Evol. 33(5): 487-514.
  • Mantysaari, E.A., 1999. Derivation of multiple trait reduced rank random regression model for the first lactation test day records of milk, protein and fat. 50th Annual Meating of EAAP, Zurich, Agust. 22-26, 1999.
  • Misztal, I., Lawlor, T.J., Fernando, R.L., 1997. Dominance model with method R for stature of Holstains, J. Dairy Sci., 80:975- 978.
  • Newman, S., McEwan, J., Swan A., Brash L., Hermesch S., 1998. A genetic parameter estimate world wide web site. J. Anim. Sci. 76: Suppl. 1. J. Dairy Sci. 81: Suppl 1: 61.
  • SAS, 1998. SAS/STAT Software, Hangen and Enhanced, SAS, Inst. Inc. Cri, NCI.
  • Schaeffer, L.R., Dekkers, J.C.M., 1994. Random regression models for test-day production in dairy cattle. Proc. 5th World Congr. Genet. Appl. Livest. Prod., Guelph, 18: 44- 53.
  • Simianer, H., 1986. A general approach to the use of multiple traits with repeated measurements in estimation of breeding values. Livest. Prod. Sci., 15: 315-324.
  • Strabel, T., Mistal, I., 1999. Genetic parameters for first and second lactation milk yields of Polish black and white cattle with random regression test day models. J. Dairy Sci., 82: 2805-2810.
  • Tijani, A., Wiggans, G.R., Van Tassel, C.P., Philpot, J.C., Gengler, N., 1999. Use of (co)variance functions to describe (co)variances for test day yield. J. Dairy Sci., 82(1): 226e1-226e14.
  • Van der Werf, J.H.J., Schaeffer, L., 1997. Random regression in animal breeding. CGIL, Guelph, June, 25-28.
  • Van der Werf, J.H.J., Goddard, M.E., 1998. Transformation of random regression models to reduced rank. Proc. 6th. World Congr. On Genet. Appl. Livest. Prod., Armidale, 11-16 Jun., 25: 597-600.
  • Wilmink, J.B.M., 1987. Adjustment of test day milk, fat, and protein yields for age, season and stage of lactation. Livest. Prod. Sci., 16: 335.
APA Arslan S, KARA M (2018). Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması. , 310 - 316.
Chicago Arslan Serhat,KARA Mehmet Kazım Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması. (2018): 310 - 316.
MLA Arslan Serhat,KARA Mehmet Kazım Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması. , 2018, ss.310 - 316.
AMA Arslan S,KARA M Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması. . 2018; 310 - 316.
Vancouver Arslan S,KARA M Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması. . 2018; 310 - 316.
IEEE Arslan S,KARA M "Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması." , ss.310 - 316, 2018.
ISNAD Arslan, Serhat - KARA, Mehmet Kazım. "Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması". (2018), 310-316.
APA Arslan S, KARA M (2018). Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, 5(3), 310 - 316.
Chicago Arslan Serhat,KARA Mehmet Kazım Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi 5, no.3 (2018): 310 - 316.
MLA Arslan Serhat,KARA Mehmet Kazım Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, vol.5, no.3, 2018, ss.310 - 316.
AMA Arslan S,KARA M Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi. 2018; 5(3): 310 - 316.
Vancouver Arslan S,KARA M Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi. 2018; 5(3): 310 - 316.
IEEE Arslan S,KARA M "Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması." Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, 5, ss.310 - 316, 2018.
ISNAD Arslan, Serhat - KARA, Mehmet Kazım. "Tekrarlanan Ölçümlerde Varyans-Kovaryans Unsurlarının Tahmin Edilmesinde Farklı Yaklaşımların Performanslarının Karşılaştırılması". Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi 5/3 (2018), 310-316.
Sayfa Oluşturulma Tarihi
23-04-2024 7:32

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları