Journals / Su Ürünleri Dergisi / 2001 / Cilt: 18 - Sayı: 3

Econometric model for seafood consumption

Su ürünleri tüketimi için bir ekonometrik model

Pages
383–390
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

This estimation equation can be develop with new research in this area.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Econometric model for seafood consumption.
📊
Key Findings & Data:In this research frame is human population of Izmir and its around. 400 samples with %4 error rate of Izmir human population in 1996 were used in this study.
💡
Conclusion & Impact:This estimation equation can be develop with new research in this area.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:400 samples
⚙️Variables:ekonometrik modeller · balık (gıda) · regresyon analizleri

Abstract

Econometric model for seafood consumption. This study was carried at determination on the effects of factors on the consumption offish with regression models. In this research frame is human population of Izmir and its around. 400 samples with %4 error rate of Izmir human population in 1996 were used in this study. Determination of the samples (that is) used in this study based on legal population of village and district area of Izmir. Village samples were selected by systematic method and specimen were determined by the coincidental method. Collecting data eleminated with SPSS programme acording to estimating equation found end of the study affect of the consumption of fishery products effects i.e. mother has the degree of lycee, consumption of red meat used in a month, based on the price offish. This estimation equation can be develop with new research in this area.

Özet

Çalışmanın amacı, su ürünleri tüketimim etkileyen faktörlerin bir çoklu regresyon modelle ifade edilmesidir. Bu araştırma çerçevesinde İzmir ve ilçelerinde yaşayan nüfus oluşturmuştur, izmir'in 1996 yılındaki nüfusuna karşılık araştırmada %4'lük hata payıyla 400 adet örneklem alınmıştır. Çalışmanın yürütüleceği bireylerin belirlenmesinde köy ve mahalle muhtarlık kayıtlan temel alınmıştır. Oluşturulan listeye göre, muhtarlıklar sistematik yöntemle ve örneklettiler muhtarlık kayıtlarından tastlantısal yöntemle seçilmişlerdir. Derlenen veriler SPSS (the statistical Package for the Social Sciences) programı kullanılarak değerlendirilmişlerdir. Araştırma sonunda bulunan tahmin denklemine göre kişi başına su ürünlerini etkileyen etmenler, annenin lise mezunu olması, ailenin aylık kırmızı et tüketimi, balık tüketirken, temel olarak fiyatı baz olarak balık tüketmeleri ve bir de her koşulda balık tüketilmesidir. Bu tahmin denklemi daha ileri bir çalışma ile geliştirilebilir.

🔖

Cite This Article

ŞENOL, Ş., SAYĞI, H. (2001). Econometric model for seafood consumption. Su Ürünleri Dergisi, Cilt: 18 - Sayı: 3, 383–390. https://ajindex.com/articles/312058

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (5)

  1. Alpar, R., 1997, An Introduction to Multivariate Statistics (in turkish), Bağırgan yayımevi, Ankara DİE, 1997,
  2. Fisheries Statistics, Ankara DPT, 2000,Fisheries Economics, Ankara Durbin and Watson, 1951, Testing for Serial Correlation in Least Squares Regression, Biometrika, vol:38, 159-177
  3. Elbek, A. G.,İşgören-Emiroğlu, D., Saygı, H., 1999, Seafood consumption in İzmir provence, (in turkish), Ege Üniversitesi Su ürünleri Fakültesi Yayınları, No: 57, İzmir Ertek, T., 1996, Introduction to Econometrics (in turkish) 2nd. Edition,
  4. Beta Basım A.Ş., İstanbul Gujarati, D., 1992,
  5. Essentials of econometrics, Mcgraw-hill,inc.,New-York Koutsoyiannis, A.,1989, Teori of Econometrics (in turkish), Verso A.Ş., Ankara Leek,S., Maddock, S., 2000, Situational determinants of fish consumption, British Food Journal 26, Vol, 102, Issue 1, 18- 39,UK Montogomery, C. D., Peck, A.E., 1992, Introduction to linear regression Analysis, 5.th edition, Prentice Hall, New-Jersey. Rawlings, J.O., 1988, Applied regression Analysis: A research tool, California. Sümbüloğlu, K., Sümbüloğlu, V., 1987, Biostatistics (inturkish), Ankara 390