Tez detayları

Çok değişkenli çoklu doğrusal regresyon analizinin incelenmesi = Examination of multivariate multiple linear regression analysis

Yazarlar:

Günaşdi, Nazli Elif

Yayıncı:

Atatürk Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Tarım | Matematik

Belge Tipi:

Tezler

Program Tipi:

Yüksek Lisans

Yayın Tarihi:

12/2013

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000215444

Anahtar sözcükler:

Özet

Regression analysis is a statistical method determining the functional relationship between dependent (Y1, Y2, . . . , Yq) and independent (X1, X2, . . . , Xp) variables. In regression model, if there are one dependent (Y1) and one independent (X1) variables, the simple liner regression is used, if there are one dependent variable (Y1) and more than one independent variables (X1, X2, . . . , Xp), multiple linear regression model is used, and if there are more than one dependent (Y1,Y2, . . . , Yq) and more than one independent variables (X1, X2, . . . , Xp) multivariate multiple linear regression model is used. The fundamental purpose of regression analysis is to determine the best method in order to predict the dependent variable or variables. Besides canonical correlation used for analyzing the relationship among data sets, the function obtained by multivariate multiple linear regression analysis can also determine the effect of which independent variable on dependent variable. In the study data sets, Ivesi sheeps' live weight, (CA/LW), cold carcass weight (SKA/CCW), refer to dependent variable, chest width/chest depth, (GD/CD), height at withers (HW/CY), thigh circumference (BÇ/TC), forehead length (FL/AU), and head width (HW/BG), refer to independent variable. Canonical correlation coefficient and multiple determining coefficient R_M^2 have been used in order to determine the relationship between dependent and independent variables.

Regresyon analizi, bağımlı (Y1, Y2,…,Yq) ve bağımsız (X1, X2,…,Xp) değişkenler arasındaki fonksiyonel ilişkiyi belirleyen istatistiksel yöntemdir. Regresyon modelinde bir bağımlı (Y1) ve bir bağımsız değişken (X1) var ise basit doğrusal regresyon, bir bağımlı (Y1) birden fazla bağımsız değişken (X1, X2,…,Xp) var ise çoklu doğrusal regresyon ve birden fazla bağımlı (Y1, Y2,…,Yq) birden fazla bağımsız değişken (X1, X2,…,Xp) var ise çok değişkenli çoklu doğrusal regresyon analizi kullanılır. Regresyon analizinde temel amaç bağımlı değişkeni veya değişkenleri tahmin edecek en iyi modelin belirlenmesidir. Veri setleri arasındaki ilişkinin incelenmesinde kullanılan kanonik korelasyonun yanında çok değişkenli çoklu doğrusal regresyon analizi yöntemiyle de elde edilen fonksiyon ile hangi bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerinde nasıl bir etki yaptığı tespit edilebilir. Araştırmada kullanılan veri setinde İvesi koyunlarının canlı ağırlıkları (CA) ve soğuk karkas ağırlıkları (SKA) bağımlı değişken, göğüs derinliği (GD), cidago yüksekliği (CY), but çevresi (BÇ), alın uzunluğu (AU) ve baş genişliği (BG) değerleri bağımsız değişken setleri olarak alınmıştır. Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin belirlenmesinde kanonik korelasyon katsayısı ve çoklu belirleme katsayısı R_M^2 kullanılmıştır.

Tez detayları

Çok değişkenli çoklu doğrusal regresyon analizinin incelenmesi = Examination of multivariate multiple linear regression analysis

Yazarlar: Günaşdi, Nazli Elif

Yayıncı: Atatürk Üniversitesi

Ana Başlıklar: Tarım | Matematik

Belge Tipi: Tezler

Program Tipi: Yüksek Lisans

Yayın Tarihi: 12/2013

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000215444