Parçalı regresyonlar ve tarımsal alanlarda kullanımı
Piecewise regressions and its using in agriculture fields
Yazar: MUSTAFA ŞAHİN
Danışman: PROF. DR. ERCAN EFE
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Bölümü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2009
Konu: Ziraat = Agriculture

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.Anahtar Kelimeler : regresyon, parçalı regresyon, spline, tarım.

Abstract:
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.Key Words: regression, piecewise regression, spline, agriculture.