Bu araştırmada, yumurta tavukçuluğunda elde edilen satış gelirini; yaş, yaşama gücü, yumurta ağırlığı ve yumurta verimi verileri kullanılarak tahmin eden bir modelin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Araştırmada kullanılan yumurta fiyatlarına ait veriler Kayseri Tavukçuluk Sanayi ve Ticaret A.Ş. (Kaytaş)’den temin edilmiştir. Analizde, Bovans White hibritine ait performans değerleri kullanılmıştır. Araştırma sonuçları, bağımsız değişkenler arasındaki korelasyon katsayılarının 1’e yakın olması, Koşul indeksinin (KI) 1000’in üzerinde olması (1.463,5) ve üç bağımsız değişkene ait varyans artırıcı faktör (VIF, variance inflation factor) değerlerinin 10’nun üzerinde (264.7; 259.7 ve 10.9) olması, çoklu bağlantı sorununun varlığını göstermiştir. Bu nedenle verilere, en küçük kareler regresyonuna (EKK) alternatif olan Ridge Regresyon analizi (RR) uygulanmış ve her iki metodun sonuçları karşılaştırılmıştır. Açıklayıcı değişkenleri analizden çıkarmadan yapılan gelir tahmininde, EKK yöntemi uygulandığında modelin belirtme katsayısı R2=0,99; RR uygulandığında seçilen Ƙ değeri (Ƙ=0,01) için oluşturulan modelin belirtme katsayısı R2=0,98 olarak hesaplanmıştır. Ayrıca, kurulan modellerde değişkenlere ait regresyon katsayılarının standart hataları, RR yönteminde daha düşük bulunmuştur. Sonuç olarak; çalışmada uygulanan RR yönteminin, EKK regresyonuna göre daha düşük standart hatalı, daha durağan, daha tutarlı ve uygun tahminler sağladığı belirlenmiştir
The aim of this study was to estimate the sale income using age, survival rate, egg weight and production data in layer hen industry. The egg prices were obtained from Kayseri Tavukçuluk Sanayi ve Ticaret A.Ş. (Kaytaş).The performance values of Bovans White hybrid were used in the analysis. The results of the study showed the presence of multi-collinearity problem due to, correlation coefficients between independent variables are close to 1, condition number is over 1000 (1463.5) and variance inflation factor (VIF) values of three independent variables are over 10 (264.7; 259.7 and 10.9). Due to multi-collinearity problem, data were analyzed with ridge regression (RR) method which is alternative to least squares regression (LSR) and compared each other. Income estimation with LSR method before removing the independent variables which are in multi-collinearity with each other the model's coefficient of determination is calculated as R2 = 0.99; while the R2 = 0.98 with selected Ƙ value with using RR method. In addition; standard errors of the regression coefficients of independent variables were lower in RR method. In conclusion, RR method provided, lower standard errors, more stable, consistent and suitable estimates compared to LSR method
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Veteriner Cerrahi |
Diğer ID | JA59HG94CC |
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 1 Mart 2015 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2015Cilt: 62 Sayı: 1 |