Õpiobjektid -> Sissejuhatus üldiste lineaarsete mudelite teooriasse

SISSEJUHATUS ÜLDISTE LINEAARSETE MUDELITE TEOORIASSE


Õpiobjekti kirjeldus
Õpijuhis
 
Sissejuhatus
1. Põhimõisted
 
2. Üldiste lineaarsete mudelite ja faktorite liigitus
3. Üldise lineaarse mudeli esitused
4. Keskväärtused ja dispersioonid
5. Eeldused ja kitsendused
6. Fikseeritud efektide hindamine (BLUE)
7. Juhuslike faktorite realiseerunud väärtuste prognoosimine (BLUP)
 
8. Dispersioonikomponentide hindamine
9. Enesekontroll
Lisa
¤ Kogu materjal ühe pdf-failina: Yldine_lineaarne_mudel.pdf

Juhuslikud ja fikseeritud faktorid

Sõltuvalt uurija eesmärkidest ja analüüsitavatest andmetest omistatakse igale faktorile kindel tüüp -- juhuslik või fikseeritud.

Fikseeritud faktoril on:

a) vähe nivoosid,
b) iga nivoo pakub iseseisvat huvi ja on valitud mittejuhuslikult,
c) andmetes on või saavad põhimõtteliselt olla esindatud kõik nivood.

Seetõttu käsitletakse fikseeritud faktorite tasemetele vastavaid efekte kui konstante.

Juhuslikul faktoril on

a) potentsiaalselt väga palju (lõpmatu hulk) nivoosid,
b) andmetes on neist esindatud juhuslik valim,
c) huvi pakub kõigi (ka andmetes esindamata) nivoode keskmine mõju e see, kui suur osa uuritava tunnuse koguvarieeruvusest on kirjeldatud antud faktori poolt.

Juhuslike faktorite tasemetele vastavaid efekte käsitletakse kui mingi teoreetilise jaotusega juhuslike suuruste realiseerunud väärtusi, kus selle teoreetilise jaotuse näol mõistetakse üldjuhul normaaljaotust.


Näiteks, kui andmestik sisaldab kümne spetsiaalselt valitud isaslooma järglaste andmeid, loetakse isa mõju (faktor 'isa') fikseerituks, kuna me soovime võrrelda just antud isasid ega soovi teha järeldusi teiste isade kohta.

Kui aga huvi pakub isa kui geneetilise faktori üldine mõju (isade poolt järglastele pärandatavate juhuslike geenidekomplektide mõju) ja järglased on valitud juhuslikult, siis loetakse isa mõju juhuslikuks.


See, kas faktor on juhuslik või fikseeritud, ei kajastu mudeli võrrandis, küll aga sõltuvad sellest mudeli liikmete keskväärtused ja dispersioonid ning seeläbi ka mõjude hinnangud ja nende statistiline olulisus.

Vastavalt sellele, kas üldine lineaarne mudel sisaldab üksnes fikseeritud faktoreid, üksnes juhuslikke faktoreid või siis mõlemaid, nimetatakse kasutatavat mudelit kas fikseeritud mudeliks (fixed model), juhuslikuks mudeliks (random model) või segamudeliks (mixed model). Aretusväärtuste ja teiste geneetiliste parameetrite hindamisel rakendatakse just viimast.

 


< Eelmine

Creative Commons License Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License