BibTex RIS Kaynak Göster

FIELD WATER CAPASITY MODELLING ACCORDING TO SOIL TEXTURE USING PRINCIPLE COMPONENT REGRESSION ANALYSIS

Yıl 2009, Cilt: 10 Sayı: 2, 1 - 9, 03.09.2009

Öz

The purpose of the paper is to determine a model, the soil field water capacity in accordance with soil texture. At first, multiple regression analysis has been used to determine a model. But, it was found multiple relation problem in the model because of strong relationships among the independence variables. Therefore, principle component regression analysis was applied and the problem was solved. It is known that sand, dust and clay contents play important roles on field water capacity. But, the model can not be run by multiple regression analysis because of strong relationships among sand, dust and clay. In this situation, the best way is to solve the multiple relation problem by using principle component regression analysis.
Keywords: Soil Texture, Soil Field Water Capacity, Principle Component Scores, Variance Inflation Factor, Multiple Relation Problems, Principle Component Regression Analysis

TOPRAĞIN TARLA KAPASİTESİ DEĞİŞİMİNİN TOPRAK TÜRÜNE GÖRE TEMEL BİLEŞENLER REGRESYON ANALİZİ İLE MODELLENMESİ

Yıl 2009, Cilt: 10 Sayı: 2, 1 - 9, 03.09.2009

Öz

Bu çalışmada toprağın tarla kapasitesi değişiminin toprak türüne göre modellenmesi amaçlanmıştır. Bunun için önce çoklu regresyon analizi kullanılmış ama model denetlendiğinde çoklu bağlantı problemi ile karşılaşılmıştır. Modele sokulan bağımsız değişkenlerin doğal olarak aralarında var olan güçlü korelasyonlar bu sonucun doğmasına sebep olmuştur. Temel bileşenler regresyon analizi ile bu problem ortadan kaldırılmıştır. Toprağın tarla kapasitesi üzerinde kum kil ve tozun çok önemli etkisi olduğu bilinmektedir. Ancak kum kil ve toz arasındaki güçlü korelasyonlar bilinen çoklu regresyon analizi ile modelleme yapmaya engel olmaktadır. Bu durumda temel bileşenler regresyon analizi sağlıklı modelleme için en iyi çözüm olmaktadır.
Anahtar Kelimeler: Toprak Türü, Tarla Kapasitesi, Temel Bileşen Skorları, Öz Vektör, Varyans Şişme Değeri, Çoklu Bağlantı Problemi, Temel Bileşenler Regresyon Analizi

Toplam 0 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil İngilizce
Bölüm Orijinal Araştırma Makalesi
Yazarlar

Kürşad Özkan

Yayımlanma Tarihi 3 Eylül 2009
Yayımlandığı Sayı Yıl 2009 Cilt: 10 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Özkan, K. (2009). FIELD WATER CAPASITY MODELLING ACCORDING TO SOIL TEXTURE USING PRINCIPLE COMPONENT REGRESSION ANALYSIS. Turkish Journal of Forestry, 10(2), 1-9. https://doi.org/10.18182/tjf.27890
AMA Özkan K. FIELD WATER CAPASITY MODELLING ACCORDING TO SOIL TEXTURE USING PRINCIPLE COMPONENT REGRESSION ANALYSIS. Turkish Journal of Forestry. Eylül 2009;10(2):1-9. doi:10.18182/tjf.27890
Chicago Özkan, Kürşad. “FIELD WATER CAPASITY MODELLING ACCORDING TO SOIL TEXTURE USING PRINCIPLE COMPONENT REGRESSION ANALYSIS”. Turkish Journal of Forestry 10, sy. 2 (Eylül 2009): 1-9. https://doi.org/10.18182/tjf.27890.
EndNote Özkan K (01 Eylül 2009) FIELD WATER CAPASITY MODELLING ACCORDING TO SOIL TEXTURE USING PRINCIPLE COMPONENT REGRESSION ANALYSIS. Turkish Journal of Forestry 10 2 1–9.
IEEE K. Özkan, “FIELD WATER CAPASITY MODELLING ACCORDING TO SOIL TEXTURE USING PRINCIPLE COMPONENT REGRESSION ANALYSIS”, Turkish Journal of Forestry, c. 10, sy. 2, ss. 1–9, 2009, doi: 10.18182/tjf.27890.
ISNAD Özkan, Kürşad. “FIELD WATER CAPASITY MODELLING ACCORDING TO SOIL TEXTURE USING PRINCIPLE COMPONENT REGRESSION ANALYSIS”. Turkish Journal of Forestry 10/2 (Eylül 2009), 1-9. https://doi.org/10.18182/tjf.27890.
JAMA Özkan K. FIELD WATER CAPASITY MODELLING ACCORDING TO SOIL TEXTURE USING PRINCIPLE COMPONENT REGRESSION ANALYSIS. Turkish Journal of Forestry. 2009;10:1–9.
MLA Özkan, Kürşad. “FIELD WATER CAPASITY MODELLING ACCORDING TO SOIL TEXTURE USING PRINCIPLE COMPONENT REGRESSION ANALYSIS”. Turkish Journal of Forestry, c. 10, sy. 2, 2009, ss. 1-9, doi:10.18182/tjf.27890.
Vancouver Özkan K. FIELD WATER CAPASITY MODELLING ACCORDING TO SOIL TEXTURE USING PRINCIPLE COMPONENT REGRESSION ANALYSIS. Turkish Journal of Forestry. 2009;10(2):1-9.