Parçalı regresyonlar ve tarımsal alanlarda kullanımı
Piecewise regressions and its using in agriculture fields
- Tez No: 237857
- Danışmanlar: PROF. DR. ERCAN EFE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: regresyon, parçalı regresyon, spline, tarım, regression, piecewise regression, spline, agriculture
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Bölümü
- Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin incelenmesinde yaygın olarak kullanılan parçalı regresyonlar ve tarımsal alanlarda yapılan çalışmalarda kullanımı incelenmiştir. Bu amaçla yedi farklı alanda (süt sığırcılığında laktasyon süt verimleri, ruminant besleme, etlik piliçlerin büyümesi, gökkuşağı alabalıkları ile dişi kerevitlerde büyüme, seralarda solarizasyon, biberde bakteriyel leke etmeni, toprak nemi ve şeftali üretiminde mekanizasyon) dokuz farklı veri setine parçalı regresyonlar uygulanmıştır. Parçalı regresyonlar uygulanırken, araştırıcılar tarafından yaygın olarak kullanılan Gompertz, Logistic, Schnute, Richard, Orskov, Gamma, Üssel gibi, bilinen klasik modeller de ele alınmış ve parçalı regresyonlarla karşılaştırmalı olarak incelenmiştir.Parçalama noktaları (düğüm) belirlenirken, doğrusal parçalı regresyonda, belirleme katsayısındaki değişim, Cook uzaklığı, Mallow'un Cp değeri ve Akaike Bilgi Kriteri, kuadratik ve kübik parçalı regresyonda ise noktasal dağılımın görsel incelemesi dikkate alınmıştır.Klasik modellerle parçalı regresyon modelleri karşılaştırılırken hata kareler ortalaması, modele ait standart sapma, belirleme katsayısı, düzeltilmiş belirleme katsayısı ve Durbin-Watson otokorelasyon değerleri dikkate alınmıştır.Sonuç olarak tarımsal alanlarda yapılan çalışmalardan elde edilen veri setlerinde, uygun düğüm noktalarının belirlenmesi ile elde edilen parçalı regresyon modellerinin mevcut klasik modellere göre hata kareler ortalaması, modele ait standart sapma, belirleme katsayısı, düzeltilmiş belirleme katsayısı ve Durbin-Watson otokorelasyon değerleri bakımından daha iyi uyum gösterdiği tespit edilmiştir. Bu üstünlük noktasal dağılımın bilinen şeklinden daha farklı olduğu durumlarda daha belirgin olarak gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, piecewise regressions, widely used to investigate the relationships between dependent and independent variables, and its use in agricultural fields were investigated. For this purpose, piecewise regressions were applied to nine different real data set (dairy cattle lactation milks yields, ruminants nutrition, growth of broiler, Oncornhychus mykiss and female growth of crayfish, solarizations in greenhouses, bacterial spot disease in pepper, soil moisture and mechanizations of peach production) from seven different agricultural fields.Piecewise regressions were also compared with other models that mostly preferred by researchers such as Gompertz, Logistic, Schnute, Richard, Orskov, Gamma, Exponential.Knots were determined regarding to changing of determination coefficient, Cook?s distance, Mallow?s Cp value and Akaike information criteria for linear piecewise regression and regarding to visual investigation of scatter diagram for quadratic and cubic piecewise regression.Error mean square, standart deviation of the model, determination coefficient, adjusted determination coefficient and Durbin Watson autocorrelation value were used to compare ordinary known models (Gompertz, Logistic, Schnute, Richard, Orskov, Gamma, Exponential) with piecewise regressions.As a result, it was found that piecewise regression models obtained to determine suitable knots showed better fit in terms of sum of mean squares , standart deviation of the model, determination coefficient, adjusted determination coefficient and Durbin Watson autocorrelation value when compared with classical models such as Gompertz, Logistic, Schnute, Richard, Orskov, Gamma, Exponential.
Benzer Tezler
- Macroeconomic dynamics of the third-sector economy: Panel count regression evidence from selected developing (D-8) countries
Üçüncü sektör ekonomisinin makroekonomik dinamikleri: Seçilmiş gelişmekte olan (D-8) ülkelerden panel sayısı regresyon kanıtları
ZOBAYER AHMED
- Detection of denial-of service attacks using artificial neural networks
Başlık çevirisi yok
SARMAD JASSIM MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Parçalı doğrusal regresyonda tabakalama analizinin kullanılması ve bir uygulama denemesi
Başlık çevirisi yok
REMZİ BONCUK
- Türkiye'de ihracatın ithalatı karşılama oranlarının spline regresyon modelleri yardımıyla araştırılması
The study of import supply rates of export in Turkey with the help of spline regression models
ÖMER ALKAN
- A new nonlinear lifting line method for configuration aerodynamics and deep learning based aerodynamic surrogate models
Konfigürasyon aerodinamiği analizi ve derin öğrenme bazlı aerodinamik dijital model oluşturmak için yeni bir doğrusal olmayan taşıyıcı çizgi metodu
HASAN KARALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ADİL YÜKSELEN
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
