ERROR/HATA: Table './JOURNAL_ejvs/stats' is marked as crashed and should be repaired
CMD: SELECT COUNT(*) FROM stats WHERE journalid = 86 AND articleid = 1249 AND date = 20241011 AND type = 1 ERROR/HATA: Table './JOURNAL_ejvs/stats' is marked as crashed and should be repaired
CMD: INSERT INTO stats (journalid, articleid, date, type) VALUES (86, 1249, 20241011, 1) ERROR/HATA: Table './JOURNAL_ejvs/stats' is marked as crashed and should be repaired
CMD: UPDATE stats SET count = count + 1 WHERE journalid = 86 AND articleid = 1249 AND date = 20241011 AND type = 1 Eurasian Journal of Veterinary Sciences
2019, Cilt 35, Sayı 2, Sayfa(lar) 099-103
Karaman yöresinde kıl keçilerinde doğrusal olmayan modellerle vücut ağırlığı ve bazı vücut ölçümlerinin ilişkilerinin belirlenmesi
Mehmet Emin Tekin, Ayşenur Tuğlu, Mustafa Agah Tekindal
Selcuk University, Faculty of Veterinary Medicine, Department of Biostatistics, Konya, Turkey
Anahtar Sözcükler: Regresyon, Parametrik ve yarı parametrik regresyon modelleri, Canlı Ağırlık, Keçi vücut ölçüleri
Görüntülenme Sayısı: - İndirilme Sayısı:

Amaç: Araştırmada, Karaman ili Damızlık Koyun Keçi Yetiştiricileri Birliğine kayıtlı, Kıl Keçisi yetiştiren işletmelerde, Kıl Keçisinin vücut özelliklerini tanımlamak amacıyla elde edilen verilerden yararlanılmıştır. Toplam 900 olan veri içerisinden, basit rasgele örnekleme yöntemi ile seçilmiş, 2-7 yaşları arasındaki 130 keçi ve 2-4 yaş arasındaki 50 tekenin vücut ölçüsü kullanılmıştır. Çalışmanın temel motivasyonu Karaman Yöresinde Kıl Keçilerinde Doğrusal Olmayan Modellerle Vücut Ağırlığı ve Bazı Vücut Ölçümlerinin İlişkilerinin Belirlenmesi olarak planlamıştır.

Gereç ve Yöntem: Çalışmada doğrusal olmayan modellerle canlı ağırlık tahmini yapılmıştır. Doğrusal olmayan tek değişkenli regresyon modelleri kullanılmıştır.

Bulgular: Çalışma sonuçları değerlendirildiğinde doğrusal olmayan tek değişkenli modellerden Quadratic veya Cubic yöntemler ile istatistik olarak anlamlı sonuçlar elde edilmiştir.

Öneri: Araştırmacılar uygun şart ve koşullar oluştuğunda çok değişkenli regresyon yöntemini tercih edebilirler ancak zaman kısıtı ve pratik olmayan durumlar için tek değişkenli Quadratic veya Cubic yöntemleri ile göğüs çevresi değişkenini kullanarak tahminde bulunmaları önerilebilir.