Hauke Hüttmann, 2007 - Institut für Tierzucht und Tierhaltung ...

3 Eigene Untersuchungen
3,72 Beurteilungen je Tier vor, wobei im Datensatz Tiere mit bis zu sieben Konditionsbewertungen
und Tiere ohne eine Bewertung vorhanden sind.
Infolgedessen wurden die weiteren Auswertungen mit der Random Regression
Modellvariante mit spezifischer Laktationskurve 2. Grades (RR P2 VC) vorgenommen.
Tabelle 17:
Geschätzte Restvarianzen, Log-Likelihood-Werte sowie LRT-Ergebnisse für
die Modellvarianten FR VC sowie RR P2 VC des Merkmals Körperkondition
Modellvariante q σ 2 e -2logL FG ∆(-2logL)
FR AS VC* 2 0,0218 -352 5 00.111 a
RR P2 VC 7 0,0151 -463 00.000 b
q = Anzahl der zu schätzenden zufälligen Parameter, σ 2 e = Restvarianz
FG = Freiheitsgrade für den LRT, -2logL = Log-Likelihood Informationskriterium
∆(-2logL) = Differenz der Log-Likelihood-Werte zur Modellvariante RR AS TOEP(4)
a, b : unterschiedliche Buchstaben kennzeichnen signifikante Differenzen (α = 0,01)
* Eine Übersicht über die Modellbezeichnungen gibt die Tabelle 14.
3.3.2 Auswirkungen der Berücksichtigung der Kovarianzstrukturen auf die
Rangkorrelation der Kuheffekte und auf die fixen Effekte
Wie die Ergebnisse des in Abschnitt 3.3.1 beschriebenen Modelltests veranschaulichen, haben
sowohl das Unterlegen spezieller Kovarianzstrukturen als auch die Random Regression
Komponente einen signifikanten Einfluss auf die Datenanpassung. Um einen Hinweis auf die
Auswirkungen der Berücksichtigung einer bestimmten Kovarianzstruktur zu bekommen,
wurden einerseits die F-Werte und Signifikanzen der fixen Effekte bei den unterschiedlichen
Merkmalen analysiert.
Diese sind jeweils für die einfachste und komplexeste Fixed bzw. Random Regression
Variante (siehe Abschnitt 3.3.1) in Tabelle 18 dargestellt. Es wird deutlich, dass sich mit den
Modellvarianten auch die F-Werte der fixen Effekte ändern. Allerdings bleiben die
Signifikanzen selbst bei einem Vergleich der Fixed und Random Regression Varianten
weitestgehend gleich. Lediglich beim Merkmal Lebendgewicht ist eine Änderung der
Signifikanzen auch innerhalb des paarweisen Vergleichs der jeweils einfachsten mit der
komplexesten Modellvariante zu beobachten. So verliert beispielsweise der Regressionskoeffizient
b 2 bei den Fixed Regression Modellvarianten nach ALI und SCHAEFFER (1987)
seinen signifikanten Einfluss beim Wechsel der unterlegten Kovarianzstruktur von „Variance
Components“ zur autoregressiven Struktur 1. Ordnung (von FR AS VC zu FR AS AR(1)).
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