Dergiler / Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji dergisi / 2020 / Cilt: 8 - Sayı: 8

Yumurta Verimi Üzerine Bazı Özelliklerin Etkisinin Regresyon Analiz Yöntemlerinden Bagging Mars ile Belirlenmesi ve R Uygulaması

Determination of the Effect of Some Properties on Egg Yield with Regression Analysis Met-hod Bagging Mars and R Application

Sayfa
1705–1712
DOI
—

Özet

Çalışmada, BAGGING ile MARS birleştirilerek elde edilen hibrid bir yaklaşımın yumurta tavuklarından elde edilen bir veri setinde sıcaklık ve nemin yumurta verimi, kırık/çatlak yumurta, ölen hayvan sayısı ve yem tüketimi üzerine etkisinin olup olmadığı test edilmiştir. Çalışmada Adana ili Çukurova Bölgesinde bulunan özel bir hayvancılık işletmesinden 2018 yılına ait yumurta üretim işletmesinden elde edilen veriler kullanılmıştır. Araştırmada, ortalama 60 haftalık yaşta olan Lohman ırkı tavuklardan elde edilen veri seti kullanılmıştır. Oluşan MARS ve Bagging MARS algoritmasında regresyon problemlerinin daha güçlü bir çözümünü sunmak için R STUDIO programındaki earth (enhanced adaptive regression through hinges) ve caret (classification and regression training), mda (Mixture Discriminant Analysis) paketleri kullanılmıştır. Bagging MARS tekniğinin tahmin performansı, bootstrap örnek sayısı olan B değeri 3 alınarak uyum iyiliği kriterleri ile değerlendirilmiştir. Çalışmada, MARS ve bagging MARS analizi kullanarak sıcaklık ve nemin yumurta verimi, kırık/çatlak yumurta, ölen hayvan sayısı ve yem tüketimi üzerine etkisi araştırılmıştır. Yumurta verimi üzerine, akşam sıcaklığının(t3) etkisinin olduğu fakat sabah(t1) ve öğle(t2) sıcaklıklarının ise etkisinin olmadığı belirtilmiştir. Kırık/çatlak yumurta ve ölen hayvan hayvan sayısı 5 den az/ hafta olmasından dolayı, MARS ve Bagging MARS modellerinde bu değişkenlere tahmin denkleminde yer verilmemiştir. Yem tüketiminin ise, her iki modelde de pozitif bir katkısının olduğu görülmüştür.

Abstract

In the study, it has been demonstrated its use for a data set obtained from layer hens in a hybrid approach obtained by combining BAGGING and MARS. In the study, the data of 2018 of the egg production enterprise in a private livestock enterprise in the Çukurova Region of Adana province were used. In the research, a data set obtained from Lohman breed chickens, who are at an average age of 60 weeks, was used. Earth (enhanced adaptive regression through hinges) and caret (classification and regression training), mda (Mixture Discriminant Analysis) packages were used in R STUDIO program to provide a stronger solution of regression problems in the created MARS and Bagging MARS algorithm. The estimation performance of the bagging MARS technique was evaluated with the goodness of fit criteria by taking the B value of the bootstrap sample number 3. In the study, the effect of temperature and humidity on egg yield, broken / cracked eggs, number of dead animals and feed consumption was investigated using MARS and bagging MARS analysis. While the effect of evening temperature(t3) on egg yield was found to be significant, it was not included in the estimation equation since morning (t1) and noon(t2) temperatures did not have a significant effect. Since the number of broken / cracked eggs and dead animals is less than 5 weeks, these variables are not included in the estimation equation in MARS and Bagging MARS models. It has been observed that feed consumption has a positive contribution in both models.