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.
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 15
 İndirme 2
Yumurta İç Kalite Özelliklerinin Kısmi En küçük Kareler Regresyonu Kullanılarak Tahmin Edilmesi
2018
Dergi:  
Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi
Yazar:  
Özet:

Bu çalışma, yumurta dış kalite özellikleri kullanılarak iç kalite özellikleri olan yumurta ak ve sarı ağırlığı için bir tahmin modeli elde etmek amacıyla yapılmıştır. Bu amaçla, çalışmada kullanılan veri setine kısmi en küçük kareler regresyon yöntemi uygulanmış ve elde dilen sonuçlar temel bileşenler regresyon yöntemi ile karşılaştırılırmıştır. Yumurta ak ve sarı ağırlığı için kısmi en küçük kareler regresyon analizinde gizil faktör sayısı bir ve belirleme katsayıları sırasıyla % 68.44 ve % 63.40 olmuştur. Yumurta ak ve sarı ağırlığı için bir faktörlü temel bileşenler regresyonu için belirleme katsayısı sırasıyla % 63.40 ve %53.80 olarak elde edilmiştir. Temel bileşenler regresyonunda faktör sayısı için kısıtlama olmadığı durumda, yumurta ak ağırlığı için gizil faktör sayısı beş ve belirleme katsayısı % 79.77; yumurta sarı ağırlığı için bu değerler sırasıyla iki ve % 75.35 olmuştur. Elde edilen bu sonuçlar, boyut indirgeme konusunda kısmi en küçük kareler regresyon yönteminin temel bileşenler regresyon yönteminden daha etkin olduğunu ve çoklu bağlantıya sahip küçük örnek setlerinde daha güvenilir tahminler elde edilebileceğini ortaya koymuştur. 

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler






Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 1.025
Atıf : 5.692
2023 Impact/Etki : 0.344
Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi