EN İYİ DOĞRUSAL KARIŞIK MODELİN SEÇİMİ

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Zootekni, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Ebru BİLGİN

Danışman: Memiş Özdemir

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Doğrusal karışık model, boylamsal verinin analizinde yaygınca kullanılmaktadır. Doğrusal karışık model kurulumu dahilinde uyum iyiliği için çıkarım teknikleri ve enformasyon kriterleri halihazırda geliştirilmiş ve üzerinde çalışılmıştır. Doğrusal karışık model için, R_adj^2, PRESS ve 〖CCC〗_adj kullanılmaktadır . Fakat, üzerinde daha fazla araştırma yapılması gerekmektedir. Bu çalışma, simülasyon vasıtasıyla R_adj^2, PRESS, 〖CCC〗_adj, F-testi ve iki enformasyon kriterinin (AIC ve BIC) uyum-iyiliği ibakımından performanslarını doğrusal karışık model çerçevesi içerisinde incelemek amacıyla yürütülmüştür. Bu tahminsel istatistiklere ait marjinal ve koşullu yaklaşımlar, farklı varyans-kovaryans strüktürleri altında çalışılmıştır. Simülasyon çalışması sonucunda, bileşik simetri strüktürü için marjinal ve koşullu R^2, PRESS ve CCC ile beraber F-testi, AIC ve BIC istatistiklerinin on yedi versiyonunun başarı oranları yüksek bulunmuştur. R^2, PRESS ve CCC için, marjinal kalıntıların kullanılmasının koşullu kalıntılara göre daha önerilebilir olduğu görülmüştür. AIC ve BIC için, 1/2 log⁡|∑_(i=1)^m▒〖X_i^' X_i 〗| terimli REML fonksiyonunun kullanılması istatistiklerin performansını artırmıştır. R^2, CCC ve enformasyon kriterleri için, çeşitli parametre sayısı düzeltmelerinin bir etkisi görülmemiştir. Birinci mertebeden otoregresif ve rastgele etki için, bu çalışmada görülmüştür ki R^2 ve CCC için marjinal kalıntıların, PRESS için koşullu kalıntıların ve AIC ve BIC için 1/2 log⁡|∑_(i=1)^m▒〖X_i^' X_i 〗| terimli REML fonksiyonunun kullanılması istatistiklerin performansını artırmıştır. Aynı zamanda, parametre sayısı için yapılan çeşitli düzeltmelerin bir etkisi gözlenmemiştir. F-testi her kovaryans strüktürü için iyi performans göstermiştir. Bunun yanısıra, verinin kovaryans strüktürü, parametre değerleri ve örnek hacmi gibi özelliklerinin bu çalışmadaki uyum-iyiliği istatistiklerinin başarısına büyük etkisi olduğu görülmüştür. Nihayetinde, bu simülasyon çalışmasında, bu kriterlerden hiç biri, her durumda, model seçimi performansı bakımından diğerlerine üstünlük sağlayabilmiş değildir. Anahtar Kelimeler: Doğrusal karışık model, Model seçimi, Model seçimi kriterleri, Simülasyon