Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 9
 İndirme 1
Doğrusal Regresyon Modelleri Kullanılarak Fiziksel Özelliklere Göre Karayemiş Genotiplerinin Kütle Tahmini
2021
Dergi:  
Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi
Yazar:  
Özet:

Bu araştırma, 55 K 07 ve 61 K 04 karayemiş genotiplerin boyut, geometrik ortalama çap (Dg), birinci, ikinci, üçüncü izdüşüm alanları (PA1, PA2, PA3), kriter alan (CAE) ve oblate ve elipsoid şekilli hacimlere (Vob, Vell) kütle tahminini belirlemek için yürütüldü. Analiz, seçilen bu genotipler için 57 doğrusal regresyon modeli kullanılarak gerçekleştirildi. İstatistiksel sonuçlar, için meyve boyutlarına göre kütle tahmini için büyük, orta ve küçük çapa (a, b, c) dayalı olarak üç değişkenli kütle modeli için sırasıyla k R2 = 0.876, and R2 = 0.798 önerilebilir. Projeksiyon alanlarına göre, kütleleri tahmin etmek için 55 K 07 ve 61 K 04 genotipleri için PA1+ PA2+ PA3 (R2 = 0.881) ve PA1+ PA2 (R2 = 0.803) projeksiyon alanlarına dayalı kütle modelleri önerilmiştir. Ek olarak, 55 K 07 ve 61 K 04 genotipleri için kütleleri tahmin etmek için sırasıyla Vell (R2 = 0.877) ve Vob+ Vell (R2 = 0.791) kütle modelleri kullanılabilir. Karma genotipler için, sırasıyla a + b + c'ye (R2 = 0.964) dayalı üç değişkenli kütle modeli, CAE'ye dayalı tek değişkenli kütle modeli (R2 = 0.964) ve Vell'e dayalı tek değişkenli kütle modeli (R2 = 0.959) önerilebilir. Bu modeller, karayemiş meyveleri için boyutlandırma makinelerinin tasarımında ve geliştirilmesinde kullanılabilir.

Anahtar Kelimeler:

Mass Prediction Of Cherry Laurel Genotypes Based On Physical Attributes Using Linear Regression Models
2021
Yazar:  
Özet:

This investigation was inducted to predict the mass models of cherry laurel genotypes (55 K 07, 61 K 04 and mixed) based on some physical characteristics such as dimension, geometric mean diameter (Dg), the first, second, third projection areas (PA1, PA2, PA3), the criteria area (CAE) and oblate and ellipsoid shaped volumes (Vob, Vell). The analysis was executed using 57 linear regression models for the selected genotypes. The statistical results substantiated that three variables mass model based on major, intermediate and minor diameter (a, b, c) as R2 = 0.876, and R2 = 0.798 can be recommended for mass estimation according to fruit sizes for 55 K 07 and 61 K 04 genotypes, respectively. According to the projection areas, mass models based on the projection areas PA1 + PA2 + PA3 (R2 = 0.881) and PA1 + PA2 (R2 = 0.803) for the 55 K 07 and 61 K 04 genotypes were proposed to estimate the masses. In addition, the mass models based on the Vell (R2 = 0.877) and Vob + Vell (R2 = 0.791) for the 55 K 07 and 61 K 04 genotypes can be used to estimate the masses, respectively. For mixed genotypes, three variables mass model based on a + b + c (R2= 0.964), single variable mass model based on CAE (R2 =0.964), and single variable mass model based on Vell (R2= 0.959) can be recommended, respectively. These models can be used in the design and development of sizing machines for cherry laurel fruits.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler






Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 594
Atıf : 2.905
Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi