Laktasyon Süt Veriminde Genelleştirilmiş Tahmin Denklemlerinin Kullanımı

Abstract

Genelleştirilmiş Tahmin Denklemleri (GTD) tekrarlı ölçümleri, panel verileri, gruplanmış verileri ve normal dağılım göstermeyen verileri içeren veri setlerinde, regresyon tahminleri üretmek için oldukça etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Tekrarlı veri içerisinde, aynı birimden alınmış olan boylamsal ölçümler arasında değişen varyans sonuçları, varyans-kovaryans yapısını belirlemek amacıyla, istatistiksel analiz bakımından oldukça önemlidir. Varyans-kovaryans yapısı, çalışan korelasyon yapısının belirlenmesinde doğrudan etkilidir. Bu yöntem kesikli ve sürekli boylamsal veriler için geliştirilmiş bir araçtır. Fakat ilişkili verilerde de kullanılabilmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, GTD yöntemi kullanılarak, veri setini oluşturan tekrarlı ölçümler arasındaki en uygun korelasyon yapısını saptamak ve en uygun yöntemi belirlemektir. Bu tez çalışması Ondokuz Mayıs Üniversitesi Ziraat Fakültesi Zootekni Bölümünde yürütülmüştür. Çalışmada 2 işletmeden alınan 3 sığır ırkına ait 228 baş hayvan için laktasyon süresi, 305 günlük süt verimi, toplam laktasyon verimi ve laktasyon süresi parametreleri kullanılmıştır. Ayrıca GTD ile oluşturulan korelasyon yapıları (AR(1), Değiştirilebilir, Bağımsız, M-Bağımlı ve Yapılandırılmamış), tahminler (Maximum Likelihood, Deviance ve Pearson Chi- Square) ve (QIC, QICC) bilgi kriterleri kullanılmıştır. Her bir korelasyon yapısı için, en düşük bilgi kriterine sahip olan yapı, model olarak seçilmiştir. Bu işlemin ardından, seçilen korelasyon yapısı, en iyi modeli temsil etmektedir. 228 baş süt sığırına ait olan veriler istatistik analizine tabi tutulmuştur. GTD yöntemiyle yapılan analiz sonuçlarına göre, her bir korelasyon modelinin yapısının birbirinden farklı olduğu saptanmıştır. Ayrıca 3 farklı tahmin yöntemi uygulandıktan sonra, seçilen modele ait olan QIC değeride hesaplanmıştır. Sonuç olarak 'Bağımsız Korelasyon Yapısı', seçilen modeli temsil eden en iyi model olarak tespit edilmiştir.Generalized Estimating Equations (GTD) are used effectively to produce regression estimates in data sets containing repeated measurements, panel data, grouped data, and non-normally distributed data. The results of the variance that has changed between longitudinal measurements taken from the same unit in repeated data are significant in terms of statistical analysis to determine the variance-covariance structure. The structure belonging to variance-covariance is directly effective in determining the working correlation structure. This method was developed for discrete and continuous longitudinal data. However, it can also be used on related data. This thesis aims to determine the most appropriate correlation structure between repeated measurements that make up the data set and the most appropriate method, using the GTD. This thesis study was conducted at Ondokuz Mayıs University, Faculty of Agriculture, Department of Animal Science. In the study, lactation duration, 305-day milk yield, total lactation yield, and lactation duration parameters of 228 head of animal from 3 cattle breeds belonging to 2 enterprises were used. In addition, correlation structures created with GTD (AR(1), Interchangeable, Independent, M-Dependent, and Unstructured), estimates (Maximum Likelihood, Deviance, and Pearson Chi-Square), and (QIC, QICC) information criteria were used. For each correlation structure, the structure with the lowest information criteria was selected as the model. Following this process, the chosen correlation structure represents the best model. Data from 228 head of dairy cattle were subjected to statistical analysis. According to the analysis results made with the GTD method, it was determined that the structure of each correlation model was different from each other. In addition, after applying 3 different estimation methods, the QIC value of the selected model was calculated. As a result, the 'Independent Correlation Structure' was determined to be the best model representing the selected model.