Hayvansal Üretim Verilerinde Çoklu Bağlantı Probleminin Yanlı Regresyon Yöntemi İle Çözümlenmesi

İrfan ÖZTÜRK

Makale detayları

Hayvansal Üretim Verilerinde Çoklu Bağlantı Probleminin Yanlı Regresyon Yöntemi İle Çözümlenmesi

Yazarlar:

İrfan ÖZTÜRK

Yayıncı:

Kahramanmaras Sutcu Imam University

Dergi:

Journal Of Agriculture and Nature 2014 Vol.17 Issue 3, pp.1-12

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

2/2015

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000505159

Sıklık:

Aylık

eISSN:

2619-9149

Özet:

 


The aim of this study is to investigate the effectiveness of Ridge Regression (RR) applying biased estimation techniques over the method of Least Squares (LS) technique on the estimation of carcass weight. For this purpose, the Ridge Regression method biased estimation techniques are compared with LS to estimate linear relationship between carcass weight and explanatory variables in broiler. In this study, based the problem of high multiple linear connection between the independent variables, it was hypothesized that RR method has smaller standard errors and estimates in accordance with theoretical expectations according to the method of LS.

.

 

Bu çalışmanın amacı, küçük örneklemlerde karkas ağırlığının tahmin edilmesinde yanlı tahmin tekniklerindenRidge Regression (RR) yönteminin en küçük kareler EKK yöntemine karşı etkinliğini araştırmaktır. Bu amaçlabroilerde karkas ağırlığı ile açıklayıcı değişkenler arasındaki doğrusal ilişkinin tahmininde EKK ve yanlı tahmintekniklerinden Ridge Regression yöntemi karşılaştırılmaktadır. Araştırmada, bağımsız değişkenler arasındakiyüksek çoklu doğrusal bağlantı problemine dayanarak RR yönteminin EKK yöntemine göre daha küçük standarthatalı, durağan ve kuramsal beklentilere uygun tahminler sağlayacağı beklenmiştir.

Makale detayları

Hayvansal Üretim Verilerinde Çoklu Bağlantı Probleminin Yanlı Regresyon Yöntemi İle Çözümlenmesi

Yazarlar: İrfan ÖZTÜRK

Yayıncı: Kahramanmaras Sutcu Imam University

Dergi: Journal Of Agriculture and Nature 2014 Vol.17 Issue 3, pp.1-12

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 2/2015

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000505159

Sıklık: Aylık

eISSN: 2619-9149

Sayı

Yazarlar:

İrfan ÖZTÜRK

Yayıncı:

Kahramanmaras Sutcu Imam University

Dergi:

Journal Of Agriculture and Nature 2014 Vol.17 Issue 3, pp.1-12

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

2/2015

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000505159

Sıklık:

Aylık

eISSN:

2619-9149