Dergiler / Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji dergisi / 2018 / Cilt: 6 - Sayı: 11
Türkiye’de Organik Bal Üretiminin Yıllara Göre Değişiminin Regresyon Analizi ile İncelenmesi Üzerine Bir Çalışma
- Sayfa
- 1507–1510
- DOI
- —
Özet
Bu çalışmada, Türkiye’de 2004-2016 yılları arasındaki organik bal üretimdeki değişimler regresyon analizi ile incelenmiştir. Regresyon analizinde, lineer, kuadratik, kübik, logaritmik ve ters regresyon modelleri karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Bu modeller ile elde edilen R2 değerleri sırasıyla; 0,16; 0,62; 0,70; 0,37; 0,52, 𝑅 ̅ 2 değerleri 0,08; 0,54; 0.60; 0.31; 0.48 ve hata kareler ortalaması (HKO) değerleri 48743,01; 24376,61; 21228,61; 36580,48; 27563,47 olarak bulunmuştur. Parametre tahminleri anlamlı bulunan, 𝑅 ̅2 değeri en yüksek ve HKO değeri en düşük olan kuadratik regresyon modeli en uygun model olmuştur. Bu regresyon modeline göre, 2017 ve 2018 yıllarında organik bal üretim miktarının sırasıyla; 693 ve 891 ton olacağı tahmin edilmiştir. Ayrıca, aynı dönem içinde organik olmayan bal üretiminin regresyon analizi de yapılmış ve lineer regresyon modeli en uygun model olarak belirlenmiştir. Bu model için R2=0,77 ve 𝑅 ̅ 2=0,75 olarak hesaplanmıştır. Sonuç olarak, organik ve organik olmayan bal üretim miktarlarının farklı regresyon modelleri ile tahmin edilebileceği kanısına varılmıştır.
Abstract
In this study, changes in organic honey production in Turkey between 2004 and 2016 were examined by regression analysis. In regression analysis, linear, quadratic, cubic, logarithmic and inverse regression models have been studied comparatively. The R2 values obtained with these models are; 0.155, 0.616, 0.699, 0.366, 0.522, 𝑅 ̅2 values were found as 0.079, 0.539, 0.599, 0.308, 0.479 and MSE (Mean Squared Error) values were 48743.013, 24376.605, 21228.605, 36580.476, 27563.473, respectively. The quadratic regression model, in which the parameter estimates are significant, 𝑅 ̅ 2 is the highest and MSE is the lowest, is the most appropriate model. According to this regression model, estimated organic honey production yields in 2017 and 2018 are going to be 693 and 891 tons, respectively. In addition, regression analysis of non-organic honey production was done in the same period and linear regression model was determined as the most suitable model. For this model, R2= 0.772 and 𝑅 ̅2 = 0.750 were calculated. As a result, it has been concluded that organic and non-organic honey production yields can be estimated with different regression models.