Gibbs Örneklemesi ile Karışık Doğrusal Bir Modeldeki Varyans Unsurları Hakkında Bayesci Yorumlama

Authors : Mehmet Ziya Firat

Pages : 225-235

View : 17 | Download : 25

Publication Date : 2002-08-16

Article Type : Conference Paper

Abstract :Markov zinciri Monte Carlo yöntemleri sayısal genetik modellerde parametrelerin marginal sonsal dağılımları hakkında yorumlamalar yapmada giderek artan bir biçimde uygulanmaktadır. Bu makale, böyle metotlardan biri olan Gibbs örneklemesinin karışık bir doğrusal modelde parametreler hakkında Bayesci yorumlamaya uygulanmasını ele almaktadır. Gibs örneklemesi, bileşik 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. Varyans unsurlarını tahmin probleminde, ilgi duyulan bileşik yoğunluk fonksiyonu, gözlemler verildiğinde sabit etkiler, bileşik etkiler, rassal etkiler veya varyans unsurlarının dağılımıdır ve marjinal yoğunluklar, gözlemler verildiğinde sabit etkiler, bileşik etkiler, rassal etkiler veya varyans unsurlarının dağılımlarıdır. Bu araştırmada, kısıtlanmış maksimum olabilirlik (REML) ve Gibbs örneklemesi yöntemleri kullanılarak 20438 Türk Holstein-Friesian süt sığırı için süt verimine ait genetik ve fenotipik parametrelerin sonsal dağılımlarının tahminleri elde edilmiştir.
Keywords : Gibbs Örneklemesi, Bayesci Yorumlama, Parametre Tahmini