Genel Doğrusal Karışık Modellerde Farklı Kovaryans Yapıları ve Tahmin Yöntemlerinin Performanslarının Karşılaştırılması
Genel Doğrusal Karışık Modellerde Farklı Kovaryans Yapıları ve Tahmin Yöntemlerinin Performanslarının Karşılaştırılması
Yazar: Ser, Gazel; Kaki, Barış; Yeşilova, Abdullah; Yılmaz, Ayhan
Dergi: Hayvansal Üretim, Vol. 54 No. 2, 2015
Anahtar kelimeler: Repeated measurements, estimation methods, covariance structure ; Tekrarlanan ölçüm, tahmin yöntemleri, kovaryans yapısı

Tekrarlanan ölçüm yapısındaki verilerin çözümlenmesi ve yorumlanmasıyla ilgili çalışmalar geçtiğimiz yıllarda büyük ilerleme göstermiş, bu anlamda güçlü yöntemler geliştirilmiştir. Bu çalışmada doğrusal karışık modelin özel durumlarından yararlanılarak zaman değişkeninin modele farklı şekilde dahil edildiği üç model oluşturulmuştur. Bu modeller, zaman değişkeninin modele sürekli değişken olarak dahil edildiği rasgele kesim noktası ve eğim modeli (Model 1), zaman değişkeninin modele kategorik olarak dahil edildiği rasgele kesim noktası modeli (Model 2) ve zaman değişkeninin modele hem sürekli hem de kategorik olarak dahil edildiği rasgele kesim noktası ve eğim modeli (Model 3) şeklinde oluşturulmuştur. Tekrarlanan ölçümler arası kovaryans yapısının belirlenmesinde Bileşik Simetri (Compound Symetry, (CS)), Yapısal Olmayan (Unstructured, (UN)) ve Birinci Dereceden otoregresif (First Order Autoregressive, (AR(1)) yapıları uygulanmış ve bu yapılarla beraber En Çok Olabilirlik (ML), Kısıtlanmış En Çok Olabilirlik (REML) ve Minimum Varyanslı Kuadratik Sapmasız Tahminleyici (MIVQUE) tahmin yöntemleri kullanılmıştır. Veri setine en uygun tahminleme yöntemi ve kovaryans yapısının seçimi AIC ve BIC uyum ölçütleriyle değerlendirilmiştir. Çalışma materyalini, 33 baş Norduz erkek kuzusunun serum testosteron konsantrasyon değerleri oluşturmuştur. Sonuç olarak, veri setine en iyi uyumu her üç modelde de ML tahmin yöntemiyle beraber heterojen bir yapıyı dikkate alan UN kovaryans yapısının gösterdiği belirlenmiştir. Anahtar kelimeler: Tekrarlanan ölçüm, tahmin yöntemleri, kovaryans yapısı

In studies on analysis and interpretation of the data with repeated measures structure, an enormous progressive has been showed in recent years and in this sense, the very strong methods have been developed. Three models which the time variable is included in different form to model have been established, benefitting the specific situations of linear mixed model. This models constituted as the random intercept and slope model which the time was included in continuous variable (Model 1), the random intercept model which the time was included in categorical variable (Model 2) and the random intercept and slope model which time was included in both continuous and categorical variable (Model 3). Compound Symmetry (CS), Unstructured (UN) and First Order Autoregressive (AR(1) structure were applied in determination of the covariance structure between repeated measures, and along with these structure, Maximum Likelihood (ML), Restricted Maximum Likelihood (REML) and MinimumVariance Quadratic Unbiased Estimator (MIVQUE) were used estimation methods. Selection of the best adequate estimation method and covariance structure for dataset was evaluated by AIC and BIC criteria. Data were taken from values of serum testosterone concentration, which it was collected at 33 of Norduz male lambs. In conclusion, it was revealed that the best cohesion with dataset was shown by the UN covariance structure taking into account a heterogeneous structure along with ML estimation method in all three models