Çok sonuçlu çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrilerinin zooteknide kullanımı
The use of multivariate adaptive regression splines with multiple outcomes in animal science
- Tez No: 887734
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN ÖNDER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Ziraat, Biostatistics, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyometri ve Genetik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 48
Özet
Bu çalışmada birden fazla sonuç için MARS algoritmalarının zootekni alanında kullanım olanaklarının incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, Polonya Holstein popülasyonundan alınan bir veri setinde bağlanma süresi (dk) ve süt verimi (lt) çoklu sonuç değişkenleri ve kabinde kalma süresi (dk), sağım hızı (sn) ve laktasyon günü (gün) ise açıklayıcı değişkenler olarak kullanılmıştır. Çok sonuçlu çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrilerinin metodolojisi ve uyum iyiliği ölçütleri detaylı olarak incelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, kabinde kalma süresi (dk), sağım hızı (sn) ve laktasyon günü (gün) açıklayıcı değişkenlerinin bağlanma süresi değişkenini %0,72 ve süt verimini %79,6 oranında açıklama yeteneğine sahip olduğu belirlenmiştir. Süt verimini tahmin başarısı yüksek iken bağlanma süresi değişkenini tahmin başarısının oldukça düşük olduğu belirlenmiştir. Çok sonuçlu tahmin başarısının sonuç değişkenleri arasındaki ilişkiye de bağlı olabileceği değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular ve benzer literatür değerlendirildiğinde çok sonuçlu çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrilerinin (MARS) süt sığırcılığı çalışmalarında başarıyla kullanılabileceği anlaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, it is aimed to examine the possibilities of using MARS algorithms in the field of animal science for more than one result. For this purpose, attachment time (min) and milk yield (lt) were used as multiple outcome variables, and cabin residence time (min), milking speed (sec) and lactation day (days) were used as explanatory variables in a data set taken from the Polish Holstein population. The methodology and goodness-of-fit criteria of multi-outcome multivariate adaptive regression curves were examined in detail. According to the results obtained, it was determined that the explanatory variables of duration of stay in the cabin (min), milking speed (sec) and lactation day (day) were capable of explaining the attachment time variable by 0.72% and milk yield by 79.6%. It was determined that while the success of predicting milk yield was high, the success of predicting the bonding time variable was quite low. It has been evaluated that the success of multi-outcome prediction may also depend on the relationship between outcome variables. When the findings and similar literature were evaluated, it was understood that multi-outcome multivariate adaptive regression curves (MARS) could be used successfully in the field of dairy cattle studies.
Benzer Tezler
- Critical drought severity-duration-frequency curves based on precipitation deficit
Yağış açığı cinsinden kritik kuraklık şiddet-süre-frekans eğrileri
YONCA ÇAVUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAFZÜLLAH AKSOY
- Planning and stochastic evaluation of combined cooling heat and power systems under uncertainty
Belirsizlik durumlarında trijenerasyon sistemlerinin planlanması ve stokastik değerlendirilmesi
İBRAHİM ERSÖZ
Doktora
İngilizce
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNER ÇOLAK
- Tam zamanında imalat sisteminin simülasyon ile analizi ve uygulanabilirliğinin etüdü
An Analysis of the just in time manufacturing system by simulation and a study for its applicability
SEMRA DURMUŞOĞLU
Doktora
Türkçe
1989
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AYHAN TORAMAN
- Kıyıya dik katı madde hareketi sonucu oluşan yığılma profilinin fiziksel modelle incelenmesi
Investigation of accretion profile caused by cross-shore sediment movement with physical model
ERGUN UZLU
Doktora
Türkçe
2016
İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. MURAT KANKAL
- GNSS/nivelman ölçüleri ile yerel jeoid modellemede çeşitli enterpolasyon ve yapay zeka yöntemlerinin incelenmesi
Determination of local jeoid modelling using GNSS/levelling data by various interpolation and artifical intelligence methods
MERVE OCAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LEYLA ÇAKIR