Hayvan ıslahında boğa modelinin Gibbs örneklemesi kullanılarak Bayesian analizi
Bayesian analysis for sire model using Gibbs sampling in animal breeding
Yazar: AŞKIN GALİÇ
Danışman: DOÇ. DR. M. ZİYA FIRAT
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2002
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Bayes analizi = Bayes analysis ; Gibbs örneklemesi = Gibbs sampling ; Hayvan ıslahı = Animal breeding ; Kalıtım dereceleri = Heritability ; Parametre tahmini = Parameter estimation ; Varyans = Variance

Özet:
ÖZET HAYVAN ISLAHINDA BOĞA MODELİNİN GİBBS ÖRNEKLEMESİ KULLANILARAK BAYESIAN ANALİZİ AŞKIN GALİÇ Yüksek lisans tezi, Zootekni Anabilim Dalı Kasım 2002, 40 Sayfa Populasyon veya populasyonu temsil eden örneklerin tanımlanmasında en çok yararlanılan değerlerin başında varyans gelir. Varyans, standart sapma ve varyasyon katsayısı gibi bir populasyon içindeki değişkenliği tanımlamaya yarayan istatistiklerin hesaplanmasında gereklidir. Ayrıca "gözlenen bu değişkenliğin ne kadarı genetiğe mal edilebilir?' sorusunun cevabı olan ve genetiğin temel bir taşı olan kaktım derecesi de, hayvan ıslahında büyük önem taşır. Genetik parametrelerin tahmininde genellikle olabilirlik teorisine dayalı yöntemler (ML ve REML) ve Bayesian yöntemleri kullanılmaktadır. Islah çalışmalarında karşılaşılan sorunların çözümünde en son tekniklerin kullanılması fikrinden hareketle, bu çalışmada Gîbbs örneklemesi üzerinde durulmuştur. Gîbbs örneklemesi, müşterek veya marjinal yoğunluklar doğrudan doğruya elde edilmeseler dahi, yorumlamalar yapılmasına izin veren sayısal bir integral yöntemidir. Tam şartlı yoğunluk fonksiyonlarının tamamından sırayla değişkenlerin üretilmesi esasına dayanmaktadır. Tam şartlı yoğunluk, modelde bütün diğer parametreler verildiğinde bir değişkenin yoğunluğudur. Bu çalışmada, baba-bir üvey kardeş aile yapısına sahip, farklı büyüklüklerdeki aileler ve kalıtım dereceleri kullanılarak Monte Carlo yöntemiyle 500 veri seti simüle edilmiş, herbir veri seti için, varyans unsurları ve fonksiyonlarının tahminleri farklı istatistiksel yöntemlerle elde edilmiş ve yöntemlerin sonuçları karşılaştırılmıştır. ANAHTAR KELİMELER: Gibbs örneklemesi, kalıtım derecesi, parametre tahmini, varyans. JÜRİ: Doç. Dr. M^iya FIRAT (Danışman) Yrd.Doç.Dr. M. Soner BALCIOĞLU Doç. Dr. Yavuz AKBAŞ

Abstract:
ABSTRACT BAYESIAN ANALYSIS FOR SIRE MODEL USING GIBBS SAMPLING IN ANIMAL BREEDING AŞKIN GALIÇ M Sc. in Animal Science Adviser: Assoc. Prof. Dr. M. Ziya FIRAT November, 2002, 40 pages Variance is most often used value in the description of a population or samples that are taken from the population. It is necessary for the computation of the statistics such as standard deviation and coefficient of variation, which are useful to describe variability within a population. Also, the heritability, that is the answer to the question " what percentage of the observed variability is attributable to genetics?' and a cornerstone of quantitative genetics, plays an important role in animal breeding. Generally the methods based on probability theory (ML and REML) and Bayesian are used in the estimation of genetic parameters. From the point of view of using the latest techniques in solving problems that are faced with in animal breeding experiments, Gibbs sampling approach is considered in this study. Gibbs sampling is a method of numerical integration that allows inferences to be made about joint or marginal densities, even those densities cannot be evaluated directly. It is based on generation, in sequence, of variables from all of the full conditional densities. Full conditional density is the density of a variable given all other parameters in the model. In this study, 500 data sets using different number and sizes of families and heritabilities for half-sib sire family structure are simulated using Monte Carlo method. For each data set, the estimates of variance components and functions of them are obtained employing different statistical methods and the results of these methods are then compared. KEY WORDS: Gibbs sampling, heritability, parameter estimation, variance. COMMITTEE : Assoc. Prof. M.Ziya FIRAT Assist. Prof. M. Soner BALCIO?LU Assoc. Prof. Yavuz AKBAŞ