Yönlü Veri Analizi ve Bir Uygulama

Abstract

Directional data analysis method is used in the observed values that are obtained angularly. In this technique, every observation obtained as an angular data type is located on the unit circle axis and a mean vector in relation to the data is formed. The statistical computations are obtained through that mean vector. In this study, some of the basic directional statistical methods are aimed to be analyzed. In accordance with this purpose, the angles between teats are measured six times in the mornings before milking the goats during the lactation period. Some directional statistics were obtained from this analysis by these teat angles measurements were analyzed. As a consequence, the length of mean vector increased while the circular variance was decreasing. The lowest variance and the maximum length of the mean vector are obtained in the 6th test milking. In addition, according to the Watson-Williams F test, which is used to determine whether there is a difference between the mean angles, the differences between the mean angles of test milking 5 and 6 are found to be statistically important (p<0.05) and the mean angles decrease through the end of the lactation period.

Keywords

• Directional data analysis, circular scale, circular statistics, teat angle

Directional Data Analysis and An Application

Abstract

Yönlü veri analiz yöntemi, açısal olarak elde edilen gözlem değerlerine uygulanır. Yöntemde, açısal veri tipinde elde edilen her gözlem birim çember ekseni üzerine yerleştirilir ve verilere ait bir ortalama vektör elde edilir. İstatistiksel hesaplamalar bu ortalama vector üzerinden yapılır. Bu çalışmada, bazı temel yönlü veri analiz yöntemlerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda keçilerin meme başları arası açıları, sabah sağımlarından önce laktasyon periyodu boyunca toplamda altı kez yapılan süt kontrollerinde alınmıştır. Meme başları arası açısal ölçümler, bu analiz yöntemiyle analiz edilerek bazı yönlü istatistikler elde edilmiştir.Sonuç olarak, ortalama vektör uzunluğu arttıkça dairesel varyans azalmıştır. En düşük varyans ve en yüksek ortalama vektör uzunluğu 6. test sağımından elde edilmiştir. Ayrıca ortalama açılar arasında farklılık olup-olmadığının belirlenmesinde uygulanan WatsonWilliams F testi sonuçlarına göre, 5. ve 6. test sağımlarının ortalama açıları arasındaki farklılık istatistiksel olarak önemli (p<0.05) bulunmuş ve laktasyonun periyodunun sonuna doğru ortalama açılar azalmıştır.

Keywords

• Yönlü veri analizi, dairesel ölçek, dairesel istatistikler, meme başları arası açı

References

1. Açar F (2010). An application for the analysis of directional data. M. Sc. Thesis, Yüzüncü Yıl University 67p. Available from: Yüzüncü Yıl University, Institute of Natural Science.
2. Berens P, Velasco MJ (2009). The circular statistics toolbox for Matlab. Technical Report No. 184, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Germany.
3. Gaile GL, Burt JE (1980). Directional Statistics. http://qmrg.org.uk/files/2008/11/25-directionalstatistics.pdf. (Access date: 02 Mayıs, 2014).
4. Hassan SF, Hussin AG, Zubairi YZ (2009). Analysis of Malaysian wind direction data using ORIANA. Modern Applied Science 3(3): 115-119.
5. Kor A, Keskin S, Karaca S, Arslan S (2004). The effect of age and lactation order on some udder measurments in Akkeçi. Yüzüncü Yıl University Journal of Agricultural Sciences 14(2): 1051
6. Mahan RP (1991). Circular Statistical Methods: Applications in Spatial and Temporal Performance Analysis. http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a240751.pdf. (Access date: 24 Mart, 2014). Mardia KV, Jupp PE (2000). Directional Statistics, John Wiley & Sons, Ltd., Chichester.
7. Jones TA (2006). MATLAB functions to analyze directional (azimuthal) data—I: single-sample inference. Computers & Geosciences 32: 166–175.
8. NCSS (2012). Chapter 230: Circular Data Analysis. http://ncss.wpengine.netdnacdn.com /wpconten/themes/ncss/pdf/Procedures/NCSS/Circular_Data_Analysis.pdf. (Access date: 24 Mart, 2014).

9. Peker K Ö, Bacanlı S (2009). Application of the sequential test of the mean direction for the circular data when the concentration parameter is unknown. Journal of Statisticians: Statistics and Actuarial Sciences 2 (1): 9-18.