Browsing by Author "Topal, Mehmet"

Now showing 1 - 2 of 2

Carcass Weight Estimation From Some Morphological Traits of Capoeta Capoeta Capoeta (Guldenstadt, 1772) Using Factor Scores in Multiple Regression Analysis
(Isoss Publ, 2012) Eyduran, Ecevit; Topal, Mehmet; Sonmez, Adem Yavuz; Keskin, Siddik
The aim of this study is to predict carcass weight from some morphological traits (total length, fork length, standard length, head length, body height and weight) by using jointly factor and multiple regression analyses. A total of 91 Capoeta capoeta capoeta fish was used to estimate carcass weight. The suitability of factor analysis was determined with Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy (0.87) and Bartlett's test of sphericity (P < 0.01). VARIMAX rotation was used to facilitate interpretation of factor loadings (L-ik). Other morphological traits (total length, fork length, standard length, head length, body height, and weight) except for carcass weight were exposed to factor analysis. As a result of factor analysis, three latent variables were obtained from six morphological traits and considered as independent variables in multiple regression analysis. Additionally, carcass weight was used as a dependent variable in multiple regression analysis. The developed model was determined as CW = 0.484 FS1 - 0.324 FS2 + 0.755 FS3. The obtained results shown that, the three selected factors had significant effects (P < 0.01) and explained 95.3% of variation in carcass weight. With using factor scores in the multiple regression analysis, carcass weight was predicted successfully by using these morphological traits. According to these results, it could be suggested that carcass weight might be increased by improving these morphological traits. The developed model might allow us to obtain beneficial clues for selection programs to be conducted on other fish species.
Çoklu Doğrusal Bağlantı Durumunda Ridge ve Temel Bileşenler Regresyon Analiz Yöntemlerinin Kullanımı
(2010) Sonmez, Adem Yavuz; Yağanoğlu, A. Mutlu; Topal, Mehmet; Eyduran, Ecevit; Keskin, Sıddık
Ridge ve temel bileşenler regresyon analiz yöntemleri, çok değişkenli regresyon verilerini analiz etmek için kullanılan istatistik analiz yöntemleridir. Çoklu bağlantı ortaya çıktığında en küçük kareler tahminleri sapmasız olmasına karşın tahminlerin varyansları büyük olduğundan gerçek değerlerinden oldukça uzakta olabilmektedirler. Bir derece yanlı regresyon tahminlerine izin vermek suretiyle ridge ve temel bileşenler regresyon standart hataları indirgenir. Dolayısıyla çoklu bağlantı durumu mevcut olduğunda en küçük kareler metoduna alternatif olarak ridge ve temel bileşenler regresyon metotları kullanılabilir. Bu araştırmada farklı yaşlara sahip 91 adet sazan balığından elde edilen çeşitli vücut ölçüleri kullanılarak karkas ağırlığını tahminleyen bir modelin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Vücut ölçüleri arasında çoklu bağlantı durumu ortaya çıkmasından dolayı en küçük kareler regresyonuna alternatif olan ridge ve temel bileşenler regresyon analiz yöntemleri uygulanmış ve aynı veri seti için bu üç metot karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma kriteri olarak belirleme katsayısı (R2), hata kareler ortalamasının karekökü (S), hata kareler ortalaması ve modellerin varyasyon katsayısı kullanılmıştır. Bu kriterlere göre, en iyi uyumu sırasıyla en küçük kareler (R2=0.905, S=19.587), ridge (R2=0.898, S=20.2563) ve temel bileşenler regresyon (R2=0,878 S=22.127) metotlarının verdiği gözlenmiştir. Sonuç olarak, çoklu doğrusal bağlantı durumunda en küçük kareler metodu kullanmak yerine Ridge ve temel bileşenler regresyon yöntemlerinin kullanılmasının daha doğru olabileceği kanaatine varılmıştır.