• 제목/요약/키워드: Type I sum of squares

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가중최소제곱법에 의한 제1종 사영제곱합 (Type I projection sum of squares by weighted least squares)

  • 최재성
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권2호
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    • pp.423-429
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    • 2014
  • 본 논문은 이원고정효과모형의 분산분석에서 오차의 독립성과 등분산성이 만족되지 않는 경우를 가정하고 있다. 자료분석을 위한 모수추정방법으로 가중최소제곱법을 가정하고 있으며 모수를 추정하기 위한 방법으로 모형의 순차적 적합방식을 이용하고 있다. 또한, 모형의 행렬표현식으로부터 벡터공간에서의 사영을 이용하여 자료를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 모형의 순차적 적합에 해당하는 제1종 제곱합을 구하기 위하여 모형행렬에 의한 부분공간으로의 사영을 다루고 있다. 이 경우에 사영에 의한 제곱합을 사영제곱합으로 취급한다.

사영에 의한 확률효과모형의 분석 (The analysis of random effects model by projections)

  • 최재성
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제26권1호
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    • pp.31-39
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    • 2015
  • 본 논문은 확률효과모형에서 사영에 근거한 분산성분을 구하는 방법을 다루고 있다. 분산성분을 추정하기 위한 ANOVA방법에서 제곱합의 계산에 사영을 이용하는 방법을 제시하고 있다. 분산성분을 구하기 위한 사영의 이용은 모형행렬에 의한 사영공간을 분산성분별 제곱합을 얻기 위한 상호직교하는 부분공간들로 분할하게 된다. 부분공간들로 분할하기 위해 모형행렬 X로의 사영에 단계별 방법(stepwise procedure)을 적용하여 해당하는 공간으로의 사영행렬을 구하는 방법을 다루고 있다. 단계별 방법에 의해 주어지는 부분공간들의 직교성으로 인해 사영행렬의 곱은 영행렬로 주어지는 성질을 갖는다. 단계별 방법에 의한 순차적 사영은 해당하는 공간으로의 사영행렬에 대한 확인과 사영행렬의 구조를 파악할 수 있는 이점이 있다. 또한 분산성분의 추정을 위한 제1종 제곱합을 구하기 위한 방법으로 유용하다.

혼합모형의 추정가능함수 (Estimable functions of mixed models)

  • 최재성
    • 응용통계연구
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    • 제29권2호
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    • pp.291-299
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    • 2016
  • 본 논문은 고정요인과 확률요인의 혼합모형에서 추정가능함수를 논의하고 있다. 고정효과모형에서 정의된 추정가능 함수가 혼합효과모형에서 어떻게 정의되어야 하는 가를 규정하고 추정가능함수의 분산추정치를 구하는 방법을 제시하고 있다. 또한 혼합모형에서 분산성분의 추정을 위한 제곱합의 계산에 상수적합법을 이용하고 추론을 위한 자유도의 계산에 Satterthwaite의 근사화를 다루고 있으며 분산성분을 구하기 위한 모형의 적합방식으로 단계별 방법을 적용하고 있다. 모형의 단계별 적합에서 주어지는 모형행렬의 사영을 이용한 제1종 제곱합의 계산방식이 제공되며 사영을 이용한 변동요인별 제1종 제곱합의 기댓값 계산에 Hartley의 합성법이 논의된다.

Estimation of environmental effects and genetic parameters of carcass traits on Chikso (Korean brindle cattle)

  • Park, Byoungho;Choi, Tae Jeong;Park, Mi Na;Oh, Sang-Hyon
    • Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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    • 제33권4호
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    • pp.525-530
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    • 2020
  • Objective: The purpose of this study was i) to identify the characteristics of carcass traits in Chikso by gender, region, age at slaughter, and coat color using the carcass data collected from the nationwide pedigree information and coat color investigation, and ii) to estimate genetic parameters for breed improvement. Methods: A linear model was used to analyze the environmental effects on the carcass traits and to estimate genetic parameters. Analysis of variance was performed using TYPE III sum of squares for the unbalanced data provided by the general linear model procedure. Variance components for genetic parameters was estimated using REMLF90 of the BLUPF90 family programs. Results: Phenotypic performance of carcass weight (CW), eye muscle area (EMA), and backfat thickness (BF) in Chikso were lower than those of Hanwoo. This is a natural outcome because Hanwoo have undergone significant efforts for improvement at the national level, a phenomenon not observed in Chikso. Another factor influencing the above outcome was the smaller population size of Chikso compared to that of Hanwoo's. The heritabilities of CW, EMA, BF, and marbling score in Chikso were estimated as 0.50, 0.37, 0.35, and 0.53, respectively, which were was higher than those of Hanwoo. Conclusion: Based on the genetic parameters that were estimated in this study, it is expected that the carcass traits will improve when the livestock research institutes at each province conduct small-scale performance tests and the semen is provided to farmers after selecting proven bulls using the state-of-art selection technique such as genomic selection.