Anadolu Mandaların Bir Yaş Ağırlığı Üzerine Etki Faktörlerin CHAID Algoritması Kullanılarak Belirlenmesi

Öz

Bu çalışma, Anadolu Mandalarının on iki aylık yaştaki canlı ağırlığı üzerine bazı faktörlerin (buzağılama mevsimi, buzağı cinsiyeti, ana yaşı ve doğum ağırlığı) etkisinin CHAID veri madenciliği algoritması kullanılarak belirlenmesi amacıyla yapılmıştır. Bağımlı değişkeni etkileyen faktörlerin belirlenmesinde Regresyon ağacından faydalanılmıştır. Bu araştırmada, 2023 yılında bir yaşında olan 809 baş Anadolu mandasının 809 adet bir yaş ağırlığı (BYA) verisi değerlendirilmiştir. Araştırmada, malaklama mevsimi, malak cinsiyeti, ana yaşı ve doğum ağırlığının BYA üzerine etkisinin önemli olduğu saptanmıştır. Dişi ve erkek mandaların BYA 136.96±40.145, 144.62±42.705 kg olarak tahmin edilmiştir. Sonuç olarak, Anadolu mandalarında büyüme özellikleri dikkate alınarak yapılacak ıslah çalışmalarında on iki aylık canlı ağırlığın (BYA) kriter olarak kullanılabileceği düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• regresyon ağacı
• malaklama mevsimi
• malak cinsiyeti
• ana yaşı

Teşekkür

Bu çalışmada, kullanılan verilerin elde edilmesindeki katkıları nedeni ile Tokat Damızlık Manda Yetiştiricileri Birliği’ne ve Tarım ve Orman Bakanlığı Tarımsal Araştırmalar ve Politikalar Genel Müdürlüğüne (Proje No: TAGEM/60MANDA2011- 01) makale yazarları olarak teşekkür ederiz.

Determination of Some Factors Affecting the Age of Twelve Month Live weight of Anatolian Buffaloes Using the CHAID Algorithm

Öz

This investigation was conducted to determine the effects of some factors (calving season, calf sex, dam age and birth weight) on age of twelve month live weight of Anatolian Buffaloes using the CHAID data mining algorithm. Regression tree was utilized to detect the factors affecting the dependent variable. In this research, the data of 809 Anatolian buffalos that were one year old in 2023 were evaluated. In the study, it was determined that the effects of calving season, calf sex, age of dam and birth weight on age of twelve month live weight (TMLW) were important. In the study, the age of twelve month live weight (TMLW) of male and female buffalos was estimated as 136.96±40.145, 144.62±42.705 kg, respectively. In conclusion, it is thought that twelve-month live weight (TMLW) can be used as a criterion in breeding studies to be carried out by taking into account the growth characteristics of Anatolian buffaloes.

Anahtar Kelimeler

• regression tree
• calving season
• calf sex
• dam age

Kaynakça

1. Akbulut Ö, Kaygısız A, Yılmaz İ (2022). A Comparative Research on Data Analysis with Factorial ANOVA, Logistic Regression and CHAID Classification Tree Methods. Black Sea Journal of Agriculture, 5(3), 314-322. http://doi.org/10.47115/bsagriculture.1087820.
2. Alkoyak K ve S Öz (2022). The effect of nongenetic factors on calf birth weight and growth performance in Anatolian buffaloes, Turkish Journal of Veterinary Animal Sciences: 46: No. 4, Article 8. https://doi.org/10.55730/1300-0128.4232.
3. Anonim (2023). Tarım ve Orman Bakanlığı Hayvancılık verileri. https//www.tarimorman.gov.tr/sgb/Belgeler/SagMenuVeriler/HAYGEM.pdf.Erişim Tarihi 04.11.2023.
4. Balta B (2018). Hemşin Kuzularının Doğum ve Merada Büyüme Özelliklerine Etki Eden Faktörlerin Karar Ağacı Yöntemleriyle İncelenmesi, Doktora Tezi, Atatürk Üiversitesi Ziraat Fakiltesi Zootekni Bölümü, Erzurum. 99 sayfa.
5. Camdeviren HA, Yazici AC, Akkus Z, Bugdayci R, Sungur MA (2007). Comparison of logistic regression model and classification tree: An application to postpartum depression data. Expert Systems with Applications, 32, 4, 987-94.
6. Doğan N, Özdamar K (2003). CHAID Analizi ve Aile Planlaması ile Bir Uygulama, Türkiye Klinikleri Tıp Bilimleri Dergisi, 23; 392-398.
7. El-den K, Mohammed K. M, Saudi, E M (2020). Estimation of Genetic and Non-Genetic Factors Influencing Growth Traits Performance of Egyptian Buffalo. Journal of Animal and Poultry Production, 11(10), 383-388.
8. Erdoğan M, Tekerli M, Çelikeloğlu K, Hacan Ö, Koçak S, Bozkurt Z, Çinkaya S, Demirtaş M (2021). Associations of SNPs in GHR gene with growth and milk yield of Anatolian buffaloes, Turkish Journal of Veterinary Animal Sciences: 45: 6, Article 12. https://doi.org/10.3906/vet-2103-40.

9. Gacar BK ve ID Kocakoç (2020). Regression analyses or decision trees? Manisa Celal Bayar Univ J Social Sci, 18: 251-260.
10. Hastie T, Tibshirani R, Friedman JH, Friedman JH (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction, Springer, second editon.
11. Kayri M ve M Boysan (2007). Araştırmalarda CHAID analizinin kullanımı ve baş etme stratejileri ile ilgili bir uygulama[Using Chaid analysis in researches and an application pertaining to coping strategies]. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences. 40(2), 133-149.
12. Kul E, Filik G, Şahin A, Çayıroğlu H, Uğurlutepe E (2018). Effects of some environmental factors on birth weight of Anatolian buffalo calves. Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology, 6 (4): 444-446.
13. Sorathiya LM, Fulsoundar AB, Kharadi VB (2009). Environmental and genetic effects on body weight in Surti buffalo calves. Indian Journal of Animal Sciences, 79(11), 1176.
14. Soysal Mİ (2009). Production of buffalo and its products. University of Tekirdağ Namık Kemal University, Faculty of Agriculture, Department of Animal Science Course Notes, page:237 (in Turkish).
15. SPSS 17. (2011). Statictical package for Social Sciences (SPSS) for Windows Release 17.0 SPSS Inc
16. Şahin A, Ulutaş Z, Yıldırım A (2013). Türkiye ve Dünya da Manda Yetiştiriciliği. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi (8), 65-70.
17. Şahin A, Aksoy Y, Uğurlutepe E, Kul E (2021). Fatty acid profilies and some meat quality traits at different slaughter weights of Brown Swiss bulls. Tropical Animal Health and Production, 53 (380), 1-10.
18. Şekerden Ö (2001). Büyükbaş Hayvan Yetiştirme (Manda Yetiştiriciliği). Temizyürek Ofset Matbaacılık.
19. Şata M ve F Elkonca (2020). A comparison of classification performances between the methods of logistics regression and CHAID analysis in accordance with sample size. International Journal of Contemporary Educational Research, 7(2), 15-26. DOI: https://doi.org/10.33200/ijcer.733720
20. Thiruvenkadan AK, Panneerselvam S, Rajendran R (2009). Non-genetic and genetic factors influencing growth performance in Murrah Buffalos. South African Journal of Animal Science, 39 (sup-1), 102-106.
21. Uğurlu M, Kaya İ, Saray M (2016) .Effects of some environmental factors on calf birth weight and milk yield of Anatolian Water Buffalo (Bubalus bubalis). Bulgarian Journal of Agricultural Science 22 (6): 995-998. 19.
22. Ulutaş Z, Şahin A, Aksoy Y, Uğurlutepe E (2021). Determination of slaughter and carcass traits in male Turkish Anatolian buffaloes at different slaughter weights. Turkısh Journal of Veterinary and Animal Sciences, 45, 168-175., Doi: 10.3906/vet-1911-15.
23. Yavuz E ve M Şahin (2022). Investigation of Parametric, Non-Parametric and Semiparametric Methods in Regression Analysis, Sakarya University Journal of Science 26(6), 1111-1116.