Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması
Yıl: 2020 Cilt: 8 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 793 - 799 Metin Dili: Türkçe DOI: DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i3.793-799.3405 İndeks Tarihi: 08-10-2020
Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması
Öz: Bu çalışmanın amacı regresyon modellerinde çoklu doğrusal bağlantı olması durumunda işleviniyitiren en küçük kareler (EKK) metodu ile yanlı tahmin ediciler olan Ridge Regresyon (RR) veTemel Bileşenler Regresyonu (TBR) yöntemlerini karşılaştırmaktır. Bu amaçla TokatGaziosmanpaşa Üniversitesi Araştırma ve Uygulama Çiftliğinde yetiştirilen sütten kesim dönemindebulunan 59 baş Saanen oğlaklarının canlı ağırlıkları (CA) ve bazı vücut özelliklerinden vücutuzunluğu (VU), cidago yüksekliği (CY), sağrı yüksekliği (SY), göğüs derinliği (GD), göğüs genişliği(GG) ve göğüs çevresi (GÇ) ölçümleri kullanılmıştır. Metotların tahmin performansınıdeğerlendirmek için belirtme katsayısı (R2) ve hata kareler ortalaması (HKO) değerleri incelenmiştir.Çalışmada, canlı ağırlık tahmininde kullanılan cidago yüksekliği (CY) ve sağrı yüksekliği (SY)arasında çoklu doğrusal bağlantı olduğu görülmüş ve bu sorun RR ve TBR ile ortadan kaldırılmıştır.İncelenen yöntemlerin R2 ve HKO değerleri karşılaştırıldığında; Saanen oğlaklarının canlı ağırlıktahmininde RR yaklaşımının diğer yöntemlerden daha iyi sonuç verdiği belirlenmiştir.
Anahtar Kelime: Comparison of Least Squares and Some Bias Estimators in Multicollinearity
Öz: The aim of this study is to compare the least squares (LS) method that lost its function in the case of multicollinearity in regression methods with Ridge Regression (RR) and Principal Components Regression (PCR) which are bias estimators. For this aim, the effect of some body measurements on body weight (BW), body length (BL), height at withers (HW), height at rump (HR), chest depth (CD), chest girth (CG) and chest width (CW) obtained from 59 Saanen kids at weaning period raised at Research Farm of Tokat Gaziosmanpaşa University. Determination coefficient (R2 ) and mean square error (MSE) values were used to evaluate the estimation performance of the methods. The multicollinearity between height at withers (HW) and height at rump (HR) which were used to estimate body weight was eliminated by using RR and PCR. When R2 and HKO values of the examined methods are compared; It has been shown that RR method have better results of live weight of Saanen goats.
Anahtar Kelime: Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
- Akdeniz F, Erol H. 2003. Mean squared error matrix comparisons of some biased estimators in linear regression. Commun. Stat. Theor. Meth., 32: 2389-2413. https://doi.org/10.1081 /STA120025385
- Al-Hassan YM, Al-Kassab MM. 2009. A monte carlo comparison between ridge and principal components regression methods. Appl. Math. Sci., 3: 2085-2098
- Alpar R. 2003. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş. 1. Nobel Yayın Dağıtım, Ankara, 404s.
- Alpar R. 2011. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. 3. Baskı. Kızılay/Ankara. Detay Yayımcılık. ISBN:978-605- 5437-42-8
- Arı A, Onder H. 2013. Farklı Veri Yapılarında Kullanılabilecek Regresyon Yöntemleri. Anadolu Tarım Bilimleri Dergisi, 28(3): 168-174.
- Çankaya S, Eker S, Abacı SH. 2019. Comparison of Least Squares, Ridge Regression and Principal Component Approaches in the Presence of Multicollinearity in Regression Analysis. Turkish Journal of Agriculture-Food Science and Technology, 7(8), 1166-1172.
- Düzgüneş O, Kesici T, Kavuncu O, Gürbüz F. 1987. Experimental design II. Agriculture Faculty Publications, Ankara University, Ankara, Turkey.
- Ertuğrul M. 1996. Küçükbaş Hayvan Yetiştirme Uygulamaları. II. Baskı. Ankara Üniversitesi, Ziraat Fak. Yayın no:1446, Ders Kitabı: 426, Ankara.
- Hoerl AE, Kennard RW. 1970. Ridge Regression: Biased Estimation to Nonorthogonal Problems, Technometrics, 12: 56 – 67.
- Iqbal F, Ali M, Huma ZE, Raziq A. 2019. Predıctıng Lıve Body Weıght Of Harnaı Sheep Through Penalızed Regressıon Models. Journal of Animal and Plant Sciences, 29(6): 1541- 1548.
- Kurnaz FS. 2011. Bazı Yanlı Tahmin Edicilerde Yanlılık Parametresinin Tahmin Edilmesi. İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
- Kurtuluş M. 2001. A Study on ridge regression. MSc thesis, Gazi University, Ankara, Turkey
- Lee TZ, Campbell DB. 1985. Selecting the optimum k in ridge regression. Commun. Stat. Theor. Meth., 14: 1589-1604. https://doi. org/10.1080/03610928508828997
- Massy WF. 1965. Principal Components Regression in Exploratory Statistical Research, Journal of the American Statistical Association, 60: 234 – 246.
- Orhunbilge N. 2002. Uygulamalı Regresyon ve Korelasyon Analizi. İstanbul Üniversitesi, İşletme Fakültesi Yayınları, İstanbul.
- Özkan K. 2009. Modeling of variation of soil capacity of soil by basic components of soil tiller by regression analysis.
- Süleyman Demirel Univ. J. Forest., 2: 1-9. Polat E. 2009. Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu. Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
- Sahin M, Yavuz E, Uckardes F. 2018. Multicollinearity Problem and Bias Estimates in Japanese Quail. Pakistan Journal of Zoology, 50(2).
- Topal M, Eyduran E, Yağanoğlu AM, Sönmez A, Keskin S. 2010. Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda Ridge ve Temel Bileşenler Regresyon Analiz Yöntemlerinin Kullanımı. Atatürk Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Dergisi, 41(1): 53-57.
- Tunç Z. 2018. En Küçük Kareler ve Temel Bileşenler Regresyon Analizlerinin Karşılaştırılması. Yüksek Lisans Tezi, İnönü Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Anabilim Dalı, Malatya.
- Ertuğrul M. 1996. Küçükbaş Hayvan Yetiştirme Uygulamaları, 2. Baskı, Ankara Üniv.
- Üçkardeş F, Ercan E, Narinç D, Aksoy T. 2012. Japon Bıldırcınlarında Yumurta Ak İndeksinin Ridge Tahmin Edilmesi. Akademik Ziraat Dergisi, 1(1): 11-20.
APA | YILMAZ F, Bayyurt L, ABACI S, TAHTALI Y (2020). Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması. , 793 - 799. DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i3.793-799.3405 |
Chicago | YILMAZ FURKAN,Bayyurt Lütfi,ABACI SAMET HASAN,TAHTALI YALÇIN Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması. (2020): 793 - 799. DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i3.793-799.3405 |
MLA | YILMAZ FURKAN,Bayyurt Lütfi,ABACI SAMET HASAN,TAHTALI YALÇIN Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması. , 2020, ss.793 - 799. DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i3.793-799.3405 |
AMA | YILMAZ F,Bayyurt L,ABACI S,TAHTALI Y Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması. . 2020; 793 - 799. DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i3.793-799.3405 |
Vancouver | YILMAZ F,Bayyurt L,ABACI S,TAHTALI Y Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması. . 2020; 793 - 799. DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i3.793-799.3405 |
IEEE | YILMAZ F,Bayyurt L,ABACI S,TAHTALI Y "Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması." , ss.793 - 799, 2020. DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i3.793-799.3405 |
ISNAD | YILMAZ, FURKAN vd. "Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması". (2020), 793-799. https://doi.org/DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i3.793-799.3405 |
APA | YILMAZ F, Bayyurt L, ABACI S, TAHTALI Y (2020). Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması. Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji dergisi, 8(3), 793 - 799. DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i3.793-799.3405 |
Chicago | YILMAZ FURKAN,Bayyurt Lütfi,ABACI SAMET HASAN,TAHTALI YALÇIN Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması. Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji dergisi 8, no.3 (2020): 793 - 799. DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i3.793-799.3405 |
MLA | YILMAZ FURKAN,Bayyurt Lütfi,ABACI SAMET HASAN,TAHTALI YALÇIN Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması. Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji dergisi, vol.8, no.3, 2020, ss.793 - 799. DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i3.793-799.3405 |
AMA | YILMAZ F,Bayyurt L,ABACI S,TAHTALI Y Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması. Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji dergisi. 2020; 8(3): 793 - 799. DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i3.793-799.3405 |
Vancouver | YILMAZ F,Bayyurt L,ABACI S,TAHTALI Y Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması. Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji dergisi. 2020; 8(3): 793 - 799. DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i3.793-799.3405 |
IEEE | YILMAZ F,Bayyurt L,ABACI S,TAHTALI Y "Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması." Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji dergisi, 8, ss.793 - 799, 2020. DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i3.793-799.3405 |
ISNAD | YILMAZ, FURKAN vd. "Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda En Küçük Kareler ve Bazı Yanlı Tahmin Edicilerin Karşılaştırılması". Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji dergisi 8/3 (2020), 793-799. https://doi.org/DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i3.793-799.3405 |