Koyunlarda Doğum Ağırlığına Etki Eden Bazı Faktörlerin Regresyon Ağacı Yöntemiyle Belirlenmesi

Abstract

Akkaraman ve Anadolu Merinosu koyunların, ilk doğumları gözlenerek doğum saatleri ve doğum tipleri, kuzuların doğum ağırlıkları ve cinsiyetleri kayıt altına alınmıştır. Doğum ağırlığını etkileyen değişkenleri belirlemek amacıyla CHAID algoritması ile oluşturulan regresyon ağacı yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre 2. periyotta tekiz doğan Akkaraman kuzular diğer periyotlardan 500 g daha düşük doğum ağırlığına sahiptir. Her iki ırkta da gündüz saatlerinde doğan ikizlerin doğum ağırlığı, gece saatlerinde doğanlara göre 500 g daha fazladır. Yine öğleden sonra doğan akkaraman dişi kuzuların diğer periyotlarda doğanlara göre 223 g daha düşük doğum ağırlığına sahip olduğu görülmüştür.

Keywords

• CHAID algoritması
• Regresyon Ağacı
• Akkaraman
• Anadolu Merinosu

References

1. Akşahan, R., Keskin, İ., (2015). Determination of the Some Body Measurements Effecting Fattening Final Live Weight of Cattle by the Regression Tree Analysis. Selçuk Tar Bil Der, 2(1): 53-59.
2. Altay, Y., Boztepe, S., Eyduran, E., Keskin, I., Tariq, M.M., Bukhari, F. A., Ali, I., (2021). Description of Factors Affecting Wool Fineness in Karacabey Merino Sheep using Chaid and Mars Algorithms. Pakistan J. Zool., 53(2), 691-697.
3. Altay, Y., Delialioğlu, R. A. (2022). Diagnosing lameness with the Random Forest classification algorithm using thermal cameras and digital colour parameters. Mediterranean Agricultural Sciences, 35(1), 47-54.
4. Altay, Y. (2022a). Phenotypic Characterization of Hair and Honamli Goats by Using Classification Trees Algorithms and Multivariate Adaptive Regression Splines (Mars). Kafkas Univ Vet Fak Derg, 28 (3): 401-410, 2022. DOI: 10.9775/kvfd.2022.27163
5. Altay, Y. (2022b). Prediction of the live weight at breeding age from morphological measurements taken at weaning in indigenous Honamli kids using data mining algorithms. Tropical Animal Health and Production, 54(3), 1-12.
6. Avcı, M.A., Altay, N.O. (2014). Finansal Krizlerin Öngörüşünde Regresyon Ağaçları Modeli: Gelişmekte Olan Ülkelere Yönelik Bir Analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 12: 191-212.
7. Aytekin, I., Eyduran, E., Keskin, I., (2018). Detecting the Relationshıp of California Mastitis Test (CMT) with Electrical Conductivity, Composition and Quality of the Milk in Holstein-Friesian and Brown Swiss Cattle Breeds Using CART Analysis. Fresenius Environmental Bulletin, 27(6), 4559-4565.
8. Bakır, G., Keskin, S., Mirtagioğlu, H., (2009). Evaluating the relationship between mature age milk yield and several traits using CHAID analysis in Brown Swiss Cows. Journal of Animal and Veterinary Advances, 8 (3): 587-589.

9. Bakır, G., Keskin, S., Mirtagioğlu, H., (2010). Determination of the Effective Factors for 305 Days Milk Yield by Regression Tree (RT) Method. Journal of Animal and Veterinary Advances, 9 (1): 55-59.
10. Breiman, L., Friedman, J.H., Olshen, R.A. and Stone,C.I., 1984. Classification and regression trees.Wadsworth, Belmont, California, USA.
11. Çak, B., Keskin, S., Yılmaz, O., (2013). Regression Tree Analysis for Determining of Affecting Factors to Lactation Milk Yield in Brown Swiss Cattle, Asian Journal of Animal and Veterinary Advances, 8 (4): 677-682.
12. Coşkun, G., Aytekin, İ. (2021). Early detection of mastitis by using infrared thermography in holstein-friesian dairy cows via classification and regression tree (CART) Analysis. Selcuk Journal of Agriculture and Food Sciences, 35(2), 115-124.
13. Doğan, İ. (2003). Holştayn Irkı İneklerde Süt Verimine Etki Eden Faktörlerin CHAID Analizi İle İncelenmesi. Ankara Üniversitesi, Veteriner Fakültesi Dergi, 50: 65-70.
14. Emel, G.G., Taşkın, Ç. (2005). Veri Madenciliğinde Karar Ağaçları ve Bir Satış Analizi Uygulaması. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6 (2): 221-239.
15. Eyduran, E., Karakus, K., Keskin, S., Cengiz, F., (2008). Determination of Factors Influencing Birth Weight Using Regression Tree (RT) Method. Journal of Applied Animal Research, 34: 109-112.
16. Eyduran, E., Yilmaz, I., Kaygisiz, A., Aktaş, Z.M. (2013a). An Investigation on Relationship Between Lactation Milk Yield, Somatic Cell Count and Udder Traits in First Lactation Turkish Saanen Goat Using Different Statistical Techniques. The Journal of Animal and Plant Sciences, 23(4): 956-963.
17. Eyduran, E., Yilmaz, I., Kaygisiz, A., Tariq, M.M., (2013b). Estimation of 305-D Milk Yield Using Regression. Eyduran, E., Keskin, I., Erturk, Y.E., Dag, B., Tatliyer, A., Tirink, C., Aksahan, R., Tariq, M.M., (2016). Prediction of Fleece Weight from Wool Characteristics of Sheep Using Regression Tree Method (Chaid Algorithm). Pakistan J. Zool., 48 (4), 957-960.
18. Eyduran, E., 2016. The Possibility of using data mining algorithms in prediction of live body weights of small ruminants. Canadian Journal of Applied Sciences, 1(1), 18-21. https://doi.org/10.21065/19257430.18.1.
19. Eyduran, E., Zaborski, D., Waheed, A., Celik, S., Karadas, K., Grzesiak, W., 2017. Comparison of the predictive capabilities of several data mining algorithms and multiple linear regression in the prediction of body weight by means of body measurements in the indigenous Beetal goat of Pakistan. Pakistan Journal of Zoology, 49(1), 273-282.
20. Eyduran E. (2020). ehaGoF: Calculates Goodness of Fit Statistics. Rpackage version 0.1.1. https://CRAN.R-project.org/package=ehaGoF.IBM Corp. Released., 2015. IBM SPSS Statistics for Windows, Version 23.0. Armonk, NY: IBM Corp.
21. Gözükara, G., Altay, Y. (2021). Using Different Regression Tree Algorithms to Predict Soil Organic Matter with Digital Color Parameters in Soil Profile Wall. Uluslararası Tarım ve Yaban Hayatı Bilimleri Dergisi, 7(2), 326-336.
22. Gozukara, G. (2022). Rapid land use prediction via portable X-ray fluorescence (pXRF) data on the dried lakebed of Avlan Lake in Turkey. Geoderma Regional, 28, e00464.
23. Gozukara, G., Zhang, Y., Hartemınk, A. E. (2022a). Using pXRF and vis-NIR spectra for predicting properties of soils developed in loess. Pedosphere, 32(4), 602-615.
24. Gozukara, G., Acar, M., Ozlu, E., Dengiz, O., Hartemink, A. E., Zhang, Y. (2022b). A soil quality index using Vis-NIR and pXRF spectra of a soil profile. Catena, 211, 105954.
25. Grzesiak W, Zaborski D (2012). Example of the Use of Data Mining Methods in Animal Breeding. ISBN: 978-953-51-0720-0.
26. Karabacak, A., Celik, S., Tatliyer, A., Keskin, I., Erturk, Y.E., Eyduran, E., Javed, Y., Tariq, M.M., (2017). Estimation of Cold Carcass Weight and Body Weight from Several Body Measurements in Sheep through Various Data Mining Algorithms. Pakistan J. Zool., 49(5), 1731-1738.
27. Kayri, M., Boysan, M., (2008). Bilişsel Yatkınlık İle Depresyon Düzeyleri İlişkisinin Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı ile İncelenmesi. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Bilimleri Dergi, 34: 168-177.
28. Kıran, Z.B. (2010). Lojistik Regresyon ve Cart Analizi Teknikleriyle Sosyal Güvenlik Kurumu İlaç Provizyon Sistemi Verileri Üzerinde Bir Uygulama. Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Bölümü, Ankara.
29. Koskan, O., Altay, Y., Aktan, S. (2022). Prediction of cumulative egg production in japanese quails by using linear regression, linear piecewise regression and MARS algorithm. Large Animal Review, 28(2), 93-99.
30. Mohammad, M.T., Rafeeq, M., Bajwa, M.A., Abbas, F., Waheed, A., Bukhari, F.A., Akhtar, P., (2012). Prediction of Body Weight from Body Measurements Using Regression tree (RT) Method for Indigenous Sheep Breeds in Balochistan, Pakistan. The Journal of Animal and Plant Sciences, 22 (1): 20-24.
31. Nefeslioglu HA, Sezer E, Gokceoglu C, Bozkir AS, Duman TY (2010). Assessment of Landslide Susceptibility by Decision Trees in the Metropolitan Area of Istanbul, Turkey. Mathematical Problems in Engineering, doi:10.1155/2010/901095.
32. Oğuzlar, A., (2004). CART Analizi ile Hane Halkı İşgücü Anketi Sonuçlarının Özetlenmesi, İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 18 (3-4): 79-90.
33. Oruçoğlu, O., (2011). Holstein Irkı İneklerin 305 Günlük Süt Verimini Etkileyen Çevre Faktörlerinin Regresyon Ağacı ile Belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta
34. R Core Team (2020) R: A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. Retrieved from https://www.R-project.org/
35. Sevgenler, H., 2019. Keçilere ait kimi özelliklerin canlı ağırlık üzerindeki etkilerini belirlemek amacıyla kullanılan veri madenciliği algoritmalarının (Cart, Chaid ve Mars) karşılaştırılması. Yüksek Lisans Tezi, Iğdır Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Iğdır.
36. Sümbüloğlu K, Akdağ B (2007). Regresyon Yöntemleri ve Korelasyon Analizi, Hatiboğlu Yayınevi. Ankara. Temel, Ö.G. (2004). Sınıflama ve Regresyon Ağaçları, Yüksek Lisans Tezi, Mersin Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Mersin.
37. Tırınk, C., Tosun, R., Saftan, M., Kaya, E., Atalay, A. İ. (2022). Prediction of Birth Weight from Body Measurements with the CART Algorithm in Morkaraman Lambs. Large Animal Review, 28(4), 187-192.
38. Topal, M., Aksakal, V., Bayram, B., Yaganoglu, M., (2010). An Analysis of the Factor Affecting Birth Weight and Actual Milk Yield in Swedish Red Cattle Using Regression Tree analysis. The Journal of Animal and Plant Sciences, 20: 63-69.
39. Yılmaz, I., Eyduran, E., Kaygisiz, A., (2013). Determination of Non-Genetic Factors Influencing Birth Weight Using Regression Tree Method in Brown-Swiss Cattle Canadian. Journal of Applied Science, 1 (3): 382-387.
40. Zaborski, D., Ali, M., Eyduran, E., Grzesiak, W., Tariq, M.M., Abbas, F., Waheed, A., Tirink, C., 2019. Prediction of selected reproductive traits of indigenous Harnai sheep under the farm management system via various data mining algorithms. Pakistan Journal of Zoology, 51(2), 421-431. https://doi.org/10.17582/journal.pjz/2019.51.2.421.431.