Black Sea Journal of Engineering and Science
Yazarlar: ["Nursen KURDAL", "Hasan ÖNDER"]
Konular:-
DOI:10.34248/bsengineering.1075808
Anahtar Kelimeler:Genelleştirilmiş toplamsal modeller,Regresyon,Kesikli veri,Zootekni
Özet: Regresyon analizi pek çok bilim dalında olduğu gibi zootekni alanında da en sık kullanılan istatistik yöntemlerden birisidir. Ancak pek çok biyolojik çalışma için doğrusal regresyon varsayımlarının sağlanması mümkün olmamaktadır. Özellikle kesikli verilerin açıklayıcı değişken olarak kullanılması gereken durumlarda doğrusal regresyon kullanılarak elde edilen modellerin istatistiksel olarak hatalı sonuçlar üretebileceği bilinmektedir. Bu gibi durumlar için doğrusal regresyon yerine parametrik olmayan ya da yarı parametrik yöntemlerin kullanılması önerilmektedir. Bu çalışmada, kesikli açıklayıcı değişken varlığında önerilen genelleştirilmiş toplamsal modellerin zootekni alanından elde edilmiş bir veri kümesi kullanılarak tanıtılması amaçlanmıştır. Sonuç değişkeni olarak süt keçilerinden alınan laktasyon süt verimi kullanılırken açıklayıcı değişkenler olarak laktasyon süresi ve ana yaşı kullanılmıştır (n=166). Laktasyon süt verimi, laktasyon süresi ve ana yaşı değişkenlerinin normal dağılış göstermediği belirlenmiştir. Elde edilen doğrusal regresyon modelinin istatistiksel olarak anlamlı olduğu (P<0,001), Hata Kareler Ortalamasının (HKO) 5826,039 ve belirtme katsayısının (R2) 0,16 olduğu belirlenmiştir. Düşük bir belirtme katsayısına rağmen modelin anlamlı olmasının örnek büyüklüğüne bağlı olabileceği yorumlanmıştır. Elde edilen genelleştirilmiş toplamsal model için Ana yaşı değişkeninin laktasyon süresi değişkenine göre daha başarılı düzleştirme değerine sahip olduğu belirlenmiştir. Doğrusal regresyon ve genelleştirilmiş toplamsal modelleri karşılaştırabilmek adına Root Mean Square Error (RMSE), Relative Root Mean Square Error (rRMSE) ve ortalama mutlak sapma (MAD) değerleri hesaplanmıştır. Elde edilen bulgulara göre doğrusal regresyon analizinin tahmin başarısının daha yüksek olduğu anlaşılmaktadır. Ancak açıklayıcı değişkenler arasında çoklu bağlantı problemi olmamasına (VIF=1.000) ve sapmaların normal dağılışa sahip olmasına (P>0,05) rağmen değişkenlerin normal dağılmadığı bilinmektedir. Bu durumda genelleştirilmiş toplamsal modellerin kullanılmasının önerilebileceği söylenebilir. Sonuç olarak zootekni çalışmalarında kesikli değişkenler ile model oluşturmak gerektiğinde doğrusal modeller yerine genelleştirilmiş toplamsal modellerin kullanılmasının elde edilecek modelin güvenilirliğini artıracağı için önerilebileceği belirlenmiştir.