Journals / Alınteri Zirai Bilimler Dergisi / 2018 / Cilt: 33 - Sayı: 1
Regression Tree Approach for Assessing the Effects of Non-Genetic Factors on Birth Weight of Hemşin Lamb
- Pages
- 65–73
- DOI
- —
Abstract
Bu çalışmada, Hemşin kuzularında doğum ağırlığına yıl, sürü tipi, anayaşı, kuzu cinsiyeti, doğum tipi ve kuzu renginin etkileri Regresyon ağacı analiz yöntemi ile incelenmiştir. Çalışmada, 2007-2010 yılları arasında doğan 9113 baş Hemşin kuzusuna ait veriler kullanılmıştır. Hemşin kuzularının doğum ağırlığı ortalaması 3.55 ve standart sapması 0.727 kg bulunmuştur. Hemşin kuzularının doğum ağırlığında yıllar (P 0.05). Regresyon ağacı diagramına göre Hemşin kuzularının doğum ağırlığına etkide bulunan en önemli değişkenler sırasıyla yıl, doğum tipi, cinsiyet, sürü tipi ve anayaşıdır. Kuzu renginin Regresyon ağaç diagramında olmaması doğum ağırlığı üzerinde önemli bir etkide bulunmadığını göstermektedir. Regresyon ağaç modelinin risk (0,456) değerinin düşük ve R2 (0,862) değerinin yüksek olması uydurulan modelin doğum ağırlığını açıklamada yeterli olduğunu göstermektedir. Doğum ağırlığındaki varyasyonun 86,2%’nin doğum yılı, doğum tipi, cinsiyet, sürü tipi ve anayaşı değişkenleri tarafından açıklandığı ifade edilir.
Özet
This study examined effects of birth year, herd type, age of dam, lamb sex, birth type and lamb color on birth weight in Hemsin lambs using the regression tree method. The study used the data obtained from 9113 Hemsin lambs born between 2007-2010. The average birth weight of Hemsin lambs was found to be 3.55 kg and the standard deviation was 0.727 kg. Significant differences were found in birth weights of Hemsin lambs according to birth year (P 0.05). According to the regression tree diagram, the most important factors affecting birth weight of Hemsin lambs were birth year, birth type, sex, herd type and age of dam. The absence of lamb color in the regression tree diagram indicates its insignificant effect on birth weight. The low risk value (0.456) and high R-Squared value (0.862) of the regression tree model shows that the model is sufficient to explain birth weight. Variables of birth year, birth type, sex, herd type and age of dam explained 86.2% of the variation in birth weight.