Linear mixed model selection in forest tree breeding studies

Orman ağacı ıslah çalışmalarında, uzun süre gözlemlenen genetik testler ile programları için parametreler tahmin edilmektedir. Söz konusu parametrelerin tahminleri programını etkileyeceğinden kullanılacak doğrusal karma modelin seçimi büyük önem taşımaktadır. Kullanılan modellerde tahmin, genellikle artık (residual) veya kısıtlı maksimum olabilirlik (REML) yöntemi kullanılarak elde edilir. Farklı sabit etkileri olan modellerin olabilirliğe (likelihood) dayalı bilgi kriterleri kıyaslanabilmesi için, (maximum likelihood) edilmesi önerilmektedir. ağaçları ıslahı çalışmalarında model seçiminde farklı modeller denenerek uyumunu arttıran en kullanışlı seçilmelidir. kıyaslamak ise Akaike (AIC) kriterinin kullanılması Bu çalışmada, seçiminin gerekliliğini ve önemini ortaya koymak amaçlanmıştır. amaç Muğla-Marmaris’te açık tozlaşma ürünü 168 aile (üvey kardeş) tesis edilmiş Kızılçam döl deneme sahasındaki ağaçların on ikinci yaş göğüs yüksekliği çap verileri kıyaslanmıştır. Verilerin analizinde geleneksel (basit), mekânsal bileşen içeren, artığın bağımsız birinci dereceden iki boyutlu ayrılabilir otoregresif korelasyon hata yapısı olduğunu varsayan toplamda otuziki denenmiştir. Geleneksel AIC değeri (Model-1=5594.1), içeren modellere kıyasla (Model-20=5447) daha yüksek bulunmuştur