Çoklu Doğrusal Regresyon Modelinde Değişken Seçiminin Zootekniye Uygulanışı

Year 2015, Volume: 30 Issue: 1, 1 - 8, 01.06.2015

G. Tamer Kayaalp Melis Çelik Güney Zeynel Cebeci

Abstract

Çoklu doğrusal regresyon analizinde, en uygun modeli belirlemek için klasik yöntemler ve adımsal yöntemler kullanılabilmektedir. Adımsal yöntemler; ileriye doğru seçim yöntemi, geriye doğru seçim yöntemi ve adımsal seçim yöntemidir. Klasik yöntemlerde ise değişken seçimi için geliştirilmiş ölçütlerden bazıları; belirtme katsayısı (R2), düzeltilmiş belirtme katsayısı, hata kareler ortalaması ve Cook istatistiğidir. Bu çalışmanın amacı, yumurta kabuk ağırlığı, yumurta ak indeksi ve yumurta sarı indeksi verileri ele alınıp, çoklu regresyonda adımsal yöntemlerden en uygun modeli ortaya koyarak yumurta ağırlığı tahmini yapmaktır. Çalışmanın sonucunda üç adımsal yöntemde de aynı modele ulaşılmıştır. Kullanılan bağımsız değişkenlerin yumurta ağırlığı tahmininde açıklayıcı olmadığı sonucuna varılmıştır

Keywords

Çoklu regresyon analizi, değişken seçimi, ileriye doğru seçim, geriye doğru seçim, adımsal seçim

Variable Selection in Multiple Regression Model Application of Animal Science

Abstract

Generally two groups of methods are used for variable selection in order to determine the best fit model in multiple linear regression analysis. Alternatively the stepwise such as backward, forward and stepwise methods can be applied as new/efficient algortihms. While the well known criteria such as R2, adjusted R2, MSE and Cook statistics are used for variable selection. The purpose of this study, egg shell weight, taken up egg whites and yolk index, index data, stepwise multiple regression model is the most suitable method of making egg weight estimate putting out. Three stepwise method has also been achieved as a result of the work of the same model. Egg weight was concluded that the arguments used to illustrate the estimation

Keywords

Multiple regression analysis, variable selection, forward, backward, stepwise

References

• Alpar, R. (2003) Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş 1. 2. Baskı, Nobel Basımevi, Ankara.
• Berberoğlu, E. (2002) Değişken Seçimi Yönteminin Kullanımı İle Model Belirlenmesinin Zootekniye Uygulanışı. Yüksek Lisans Tezi, Gaziosmanpaşa Üniversitesi.
• Cox, D. R., Snell, E. J. (1974) The Choice of Variables in Observational Studies, Appl. Statist., 23, 51-59.
• Çakır Zeytinoğlu, F. (2007) İşletmelerin Dönen Varlıklarının Satışlar Üzerindeki Etkileri: En İyi Regresyon Denkleminin Seçimi Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi , 23 (2) : 331-349.
• Efe, E., Bek, Y., Şahin, M. (2000) SPSS'de Çözümleri ile İstatistik Yöntemler II, Kahramanmaraş Üniversitesi Rektörlüğü Yayın No:10, Kahramanmaraş. Sütçüimam
• Gunst, R.F., Mason, R.L. (1980) Regression Analysis and Its Applications, Marcel Dekker, New York.
• Hocking, G. (1972) Criteria for Selection of a Subset Regression: Which one should be used. Technometrics, 14, 967-970.
• Işık, A.(2006) Uygulamalı İstatistik-II. Beta Basım, İstanbul.
• İyi, P., Erol, H. (2008) Çoklu Lineer Regresyonda En İyi Model Seçimi. Ç.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, 17 (5) :48-56.
• Keller, G., Warrack, B., Bartel, H. (1990) Statistics Economics. A System Approach. 2nd and
• Çoklu Doğrusal Regresyon Modelinde Değişken Seçiminin Zootekniye Uygulanışı 8 Statistics: Schuster / A Viacom Company. USA.
• Myers, R. H. (1990) Classical and Modern Regression with Applications, 2nd ed., PWS-Kent Publishers, Boston.
• Montgomery, D.C., Peck, E.A., Vining, G.G. Introduction (2001) Regression Analysis, 3rd Edition, John Wiley & Sons, New York. to Linear
• examples, Int. Statist. Rev., 46: 129-146.