Altgrup sayıları farklı denemelerde en yüksek olabilirlik (EYO) ve en küçük kareler (EKK) yöntemlerinin varyans unsurları bakımından karşılaştırılması

Abstract

ÖZET Bu çalışmada şansa bağlı, sabit ve karışık modellere En Yüksek Olabilirlik (EYO) ve En Küçük Kareler (EKK) yöntemleri uygulanarak, tahminlenen parametreler etkinlikleri bakımından karşılaştırılmıştır. Çalışmada, Van veresinde çeşitli işletmelerde yetiştirilen Karakaş kuzularının 1 ?S 1 yılma ait yapağı verimiyle ilgili kayıtlar kullanılmıştır. Faktörlerin sabit olması durumunda her iki yöntemin çözümü aynı olmuştur. Ancak şansa bağlı faktörlerde (hata dahil) EYO yöntemi ile tahmini enen varyans değerleri daha küçük bulunmuştur. İterasyon sayısı arttıkça şansa bağlı faktörlerin varyansı düşmüştür. Karışık modelde EYO yönte minin tahminlediği varyanslar daha küçük bulunmuştur. Bu. nedenle sabit ve şansa bağlı etkilerin bağımlı değişkeni birlikte etkilemesi durumunda tahminlerin daha sapmasın olması için EYO yöntemi EKK yöntemine tercih edilmelidir.

SUKKAF.Y Comparing of the Maximum Likelihood (ML) end the Least Squares (LS) Methods in Terms of Varyans Components at Unequal Number of Observation in Subclasses. In this study, The parameter estimator, ML and LS methods in case of random fixed and mixed model conditions have been compared in respect of the efficiency of the estimated parameters. In this study, the records concerning grasy fleece weight of the Karakas lambs grown in various rural farms around Van in 1991 have been used. When factors were fixed, the solution of both methods were observed to be same. But random factors (including the error) variance value estimated by KL meted was found to be lower. The variation of random factors was decreased in case of the number of iteration increased. In the mixed model, the variances 'which are estimated by ML method were found to be lower. Therefore, when random and fixed effects together affect dependent variable, in order to get a more unbiase estimator, KL method should be preferred to LS method.