Dergiler / Kafkas Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi / 2011 / Cilt: 17 - Sayı: 5
Comparision of Principal Component Regression with the Least Square Method in Prediction of Internal Egg Quality Characteristics in Japanese Quails
- Sayfa
- 687–692
- DOI
- —
Özet
Bu çalışmanın amacı Japon bıldırcınlarında iç kalite özelliklerinden olan Ak yüksekliği, Ak genişliği, Ak uzunluk, Sarı uzunluk ve Sarı Yüksekliğinin Temel Bileşenler Regresyon yöntemiyle belirlenmesidir. Bu amaçla 20-24 haftalık yaşlar arasında bulunan, seleksiyon uygulanmamış, rastgele çiftleşmiş Japon bıldırcınlarından toplanan yumurtalar kullanılmıştır. Regresyon modelinde bağımsız değişkenler arasında yüksek bir korelasyon durumunda çoklu bağlantı adı verilen bir problem meydana gelir. Çoklu bağlantı durumunda parametre tahminleri en küçük kareler yöntemi ile standart hataları büyük ve hipotez sonuçları çelişki içindedir. Çoklu bağlantı (multicollinearity) problemi ile uğraşan yöntemlerden biri temel bileşenler regresyon yöntemidir. Temel Bileşenler Regresyon yöntemi kullanarak küçük standart hata, daha doğru ve güvenilir regresyon denklemleri elde edilir. Bu çalışmada Japon bıldırcınlarında yumurta dış kalite özelliklerinden; yumurtanın ağırlığı (X1), yumurtanın genişliği (X2), yumurtanın uzunluğu (X3) ve şekil indeksi (X4) değişkenleri kullanılmıştır. Bu değişkenlerle yumurta iç kalite özelliklerinden; ak yüksekliği, ak genişliği, ak uzunluğu, sarı uzunluğu ve sarı yüksekliği hem en küçük kareler yöntemi hem de temel bileşenler regresyon yöntemi ile tahmin edilmiştir. Her iki yöntemde yumurta iç kalite özelliklerinin regresyon tahmin denklemleri önemli bulunmuştur (P<0.01). Regresyon tahmin denklemlerinin uyum iyiliği LS yönteminde %29.24-%68.25, PCR yönteminde ise %29.12-%66.72 aralığında bulunmuştur.
Abstract
The purpose of this study is to determine the inner egg quality characteristics albumen height, albumen width, albumen length, yolk diameter and yolk height using principal component regression. For this reason 104 eggs of Japanese quails between the 20th and 24th week of age were analysed. The birds had not been object of selection and they were paired randomly. The problem of multicollinearity occurs in regression models between independent variables in case of high correlation. In case of multicollinearity, parameter estimations and hypothesis results contradict each other through large standard deviation caused by Least Square method (LS). One of the methods that are applied in such a case is principal component regression (PCR). PCR leads to small standard deviation and more accurate and more reliable regression equations. For this research the external egg quality traits egg weight (X1), egg width (X2), egg length (X3) and shape index (X4) were used as variables. By processing these variables using LS and PCR the inner egg quality traits albumen height, albumen width, albumen length, yolk diameter and yolk height were estimated. In either method the regression estimating equations of the inner egg quality were significant (P<0.01). The goodness of fit of the regression estimating equations was 29.24%-68.25% when LS and 29.12%-66.72% when PCR was applied.