Parametrik olmayan regresyon metotların hayvancılıkta kullanımı
Use of non-parametric regression method in livestock
Yazar: ASENA KORKMAZ
Danışman: DOÇ. DR. ÖZGÜR KOŞKAN
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Hayvancılık = Animal husbandry ; Lehmann yöntemi = Lehmann method ; Parametrik olmayan regresyon = Nonparametric regression

Özet:
Çalışma 58 adet Japon bıldırcınlarından elde edilmiş hayvancılık verisi üzerinde mevcut parametrik olmayan regresyon yöntemlerinden Hodges-Lehmann, Theil-Sen, Mood Brown ve OLS yöntemleri kullanılarak, yöntemlerin nasıl uygulanacağı, parametre tahminlerinin nasıl yapılacağı ve gerçekleşen hata terimleri birlikte irdelenmiştir.
Regresyon denklemindeki katsayılar incelendiğinde farklı yöntemlerde benzer katsayılar bulunduğu tespit edilmiştir. Hata terimi incelendiğinde Hodges-Lehman yönteminin daha yüksek hata terimine sahip olduğu, tahminlerdeki isabetin nispeten daha yüksek olduğu söylenebilir. Hata teriminin düşüklüğü bakımından Theil-Sen Regresyon Yönteminin çoğu özellikte düşük değerler alması yöntemin kullanabilirliğini destekler niteliktedir. Özellikle bağımsız değişkenin normal dağılım göstermediği ve aykırı gözlemlerin bulunduğu özelliklerde Theil-Sen Regresyon Yönteminin daha küçük hata terimlerine sahip olduğu tespit edilmiştir. OLS tahmin yöntemi genel olarak düşük hata terimine sahipken, özellikle bağımsız değişkenin normal dağıldığı durumlarda daha düşük hata terimlerine sahip olduğu tespit edilmiştir. Hodges-Lehmann tahmin yöntemi bazı özelliklerde katsayıları farklı ve hata terimleri değişken yani tutarsız sonuçlar vermiştir.
Sonuç olarak parametrik olmayan regresyon analizi yöntemleri parametrik testlerin önşartlarının gerçekleşmemesi durumlarında, sapan değer, çoklu bağlantı gibi istenmeyen durumların gerçekleştiği durumlarda, gerek kullanım kolaylığı gerekse kolay hesaplanabilmesi bakımından araştırmacılar tarafından tercih edilebilecek alternatifler olarak değerlendirilebilir.

Abstract:
In the study, the non-parametric regression methods of Hodges-Lehmann, Theil-Sen, Mood Brown, and OLS were used on data from 58 Japanese quails to establish the error term, which method to apply, and how to make parameter estimations. When the coefficients in the regression equation were examined, it was found that there were similar coefficients in different methods. When the error term was examined, it can be said that the Hodges-Lehman method had a higher error term and the accuracy in the estimations was relatively higher. Considering the small error term, the low values of the Theil-Sen regression method in most parameters, support the usability of the method. It was found that the Theil-Sen regression method had smaller error terms, especially in the parameters where the independent variable did not show a normal distribution and there were outlier observations. While the OLS estimation method generally had small error term, it was found that especially, when the independent variable was normally distributed it had smaller error terms.  The Hodges-Lehmann estimation method gave different, inconsistent results in some parameters with different coefficients and error terms. As a result, in cases when the prerequisites of parametric tests are not met, there are outlier values, and undesirable situations such as multicollinearity, non-parametric regression analysis methods can be considered as an alternative by researchers due to their easy calculation and use.