Affiliation:
1. Orman Ağaçları ve Tohumları Islah Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü
2. ARTVİN ÇORUH ÜNİVERSİTESİ, ORMAN FAKÜLTESİ, ORMAN MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Abstract
Orman ağacı ıslah çalışmalarında, uzun süre gözlemlenen genetik testler ile ıslah programları için genetik parametreler tahmin edilmektedir. Söz konusu parametrelerin tahminleri ıslah programını etkileyeceğinden tahmin için kullanılacak doğrusal karma modelin seçimi büyük önem taşımaktadır. Kullanılan doğrusal karma modellerde tahmin, genellikle artık (residual) veya kısıtlı maksimum olabilirlik (REML) yöntemi kullanılarak elde edilir. Farklı sabit etkileri olan modellerin olabilirliğe (likelihood) dayalı bilgi kriterleri ile kıyaslanabilmesi için, modellerin maksimum olabilirlik (maximum likelihood) kullanılarak tahmin edilmesi önerilmektedir. Orman ağaçları ıslahı çalışmalarında doğrusal karma model seçiminde farklı modeller denenerek model uyumunu arttıran en kullanışlı model seçilmelidir. Orman ağaçları ıslah çalışmalarında modellerin uyumunu kıyaslamak için ise genellikle Akaike (AIC) bilgi kriterinin kullanılması önerilmektedir. Bu çalışmada, doğrusal karma model seçiminin gerekliliğini ve önemini ortaya koymak amaçlanmıştır. Bu amaç için, Muğla-Marmaris’te açık tozlaşma ürünü 168 aile (üvey kardeş) ile tesis edilmiş olan Kızılçam döl deneme sahasındaki ağaçların on ikinci yaş göğüs yüksekliği çap verileri kullanılarak modeller kıyaslanmıştır. Verilerin analizinde geleneksel (basit), mekânsal bileşen içeren, artığın bağımsız veya birinci dereceden iki boyutlu ayrılabilir otoregresif korelasyon hata yapısı olduğunu varsayan toplamda otuziki farklı model denenmiştir. Geleneksel modelin AIC değeri (Model-1=5594.1), mekânsal bileşen ve artığın otoregresif korelasyon yapısı içeren modellere kıyasla (Model-20=5447) daha yüksek bulunmuştur
Funder
Orman Genel Müdürlüğü Orman Ağaçları ve Tohumları Islah Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü
Publisher
Artvin Coruh Universitesi Orman Fakultesi Dergisi
Reference38 articles.
1. Alan M, Öztürk H, Şıklar S, Ezen T, Korkmaz B, Doğan B, Keskin S, Tulukçu M, Derilgen SI, Çalışkan B (2005) Ege bölgesi alt yükselti kuşağı ıslah zonunda (0-400 m) Kızılçam (Pinus brutia ten.) döl denemeleri 4. yaş sonuçları. (Teknik Bülten:13), Orman Ağaçları ve Tohumları Islah Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü, Ankara.
2. Aparicio J, Ariza-Suarez D, Raatz B (2019) Web application for spatial modelling of field trials. Paper presented at the XXIX Simposio Internacional de Estadística, Barranquilla
3. Borges A, González-Reymundez A, Ernst O, Cadenazzi M, Terra J, Gutiérrez L (2019) Can spatial modeling substitute for experimental design in agricultural experiments? Crop Science, 59(1):44-53
4. Bozdogan H (1987) Model selection and Akaike's information criterion (AIC): The general theory and its analytical extensions. Psychometrika, 52(3):345-370
5. Brown H, Prescott R (2015) Applied mixed models in medicine. John Wiley & Sons, New York