Yazar "Topuz, Derviş" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 4 / 4
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe An Application of Fuzzy Pearson Correlation Methods in Animal Sciences(2021) Topuz, Derviş; Keskin, İsmailHow to evaluate an appropriate correlation to find the fuzzy relationship between variables is an important topic in the lactation milk yield and reproduction characteristics measurement. Especially when the data illustrate uncertain,\rinconsistent and incomplete type, fuzzy statistical technique has some theoric\rfeatures that help resolving unclear thinking in human logic and the source of\runcertainties in the natural structure of the data. Traditionally, we use Pearson’s Correlation Coefficient to measure the correlation between data with real\rvalue. However, when the data are composed of fuzzy numbers, it is not feasible to use such a traditional approach to determine the fuzzy correlation coefficient. This study proposes the calculation of fuzzy correlation with triangular\rof fuzzy data. Using Matlab application, fuzzy Pearson correlation coefficients\rand their membership degrees which belong to Holstein Friesian cows for the\rrelationship between lactation milk yield, the age of the animal at lactation,\rnumber of days milked, service period and first calving age were calculated (-\r0.0056; 0.95), (0.1419; 0.98), (-0.272;1.0) and (-0.2543; 0.90) respectively.\rThe membership degrees of the calculated fuzzy Pearson coefficient values are\rmore reliable and a consistent coefficient since it determines the size of the\rrelationship between the sets, which belong to variables.\rAs a result of the study, the fuzzy Pearson correlation coefficient analysis may\rbe preferred to calculate the degree of uncertainty and membership degrees\rbetween variables that should be used in studies to increase lactation milk\ryield.Öğe Arı Sütü Miktarının Tahminine Yönelik Olarak Elde Edilen Kategorik Verilerin Bulanık Aralık Regresyon Modeli İle Analiz(2020) Topuz, Derviş; Şahinler, NurayBu çalışmada, literatürde var olan bulanık mantık yaklaşımı ile oluşturulan aralık regresyon modeline ait bulanık katsayı değerlerinin ve sapmaların hesaplanması ve yorumlanması aşamalarının kategorik veri kümeleri üzerinde sistematik olarak gösterimleri amaçlanmıştır. Örnek veri kümesine ait Kafkas ana arı(Apis mellifera caucasica) ırkının, ana arı yüksüğü başına ortalama arı sütü miktarına, kovan (analı-anasız)(1,2),beslenme yöntemi (1-2), ana arı yaşı (1, 2, 3) ve yüksük sayısı(1,2,..,9)’nın etkisi bulanık aralık regresyon modeli ile modellenmiştir. Modelin uyum iyiliği test ölçüt kriterleri;ortalama mutlak yüzde hata (Mean Absolute Percantage Error; MAPE), hataların karelerinin ortalaması (Mean squared error, MSE), hata kareler ortalamasının kare kökü (Root Mean squared error,RMS) ve belirtme katsayısı (R2) hesaplanmıştır. Örnek veri kümesine ait hesaplanan değerler, sırasıyla ana arı yüksüğü başına ortalama arı sütü miktarı 191,50 (mg), sapması ise 44,68 (mg)olarak, tahmin edilen ortalama arı sütümiktarı değeri 184.38 (mg) ve sapması ise 20.98 (mg) hesaplanmıştır. 27 iterasyonda oluşturulan bulanık aralık regresyon modelinin bulanıklığı 2197.882, olarakhesaplanmıştır. Üzerinde inceleme yapılan veri kümesi ile tahmin edilen değerler arasında oluşturulan bulanık aralık regresyon modelinin uyumluluğunu gösteren uyum iyiliği test ölçütleri;MAPE = 13.056, MSE = 1481.045, hata RMS = 38.484 ve belirtme katsayısı R2= 0.9465 değeri (r = 0.9728) hesaplanmıştır.Öğe Regresyonda yeniden örnekleme yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi(Niğde Üniversitesi, 2002) Topuz, Derviş; Yayıntaş, Ahmet; Şahinler, SuatRegresyon analizinde yeniden örnekleme yöntemlerinin incelenmesi amacıyla bootstrap ve jackknife yöntemleri ele alınmıştır. Bu yöntemler zaman serileri, simulasyon teknikleri, tek ve çok değişkenli istatistik analizler ve regresyon analizi gibi pek çok alanlarda uygulanmaktadır. Yeniden örnekleme yöntemleri özellikle en küçük kareler regresyon analizindeki hata değerleri ile ilgili varsayımların gerçekleşmediği durumlarda birer düzeltme yöntemi olarak da kullanılmaktadırlar. Çalışmada, Kayseri Doğum Hastanesinden elde edilen 2000-2001 yıllarındaki 320 hastaya ait anne yaşı (Xı), gebelik süresi (X2) ve bebeğin doğum ağırlıklarına (Y) ilişkin veriler kullanılmıştır. Önce klasik örnekleme yöntemleri ile elde edilen bu verilere ait en küçük kareler regresyon modeli ve ilgili parametre tahminleri hesaplanmış, daha sonra aynı verilere yeniden örnekleme yöntemleri uygulanarak elde edilen verilere ait en küçük kareler regresyon modeli ve ilgili parametre tahminleri tekrar tahmin edilmiş, böylece her iki şekilde elde edilen parametre tahminlerinin karşılaştırılması yapılmıştır. Anahtar Sözcükler: Bootstrap yöntemi, Jackknife yöntemi, Yeniden örnekleme yöntemleri, Parametrik olmayan yöntemler, regresyon, Parametrik olmayan güven aralıklarıÖğe Yenidoğanın Ağırlığının Tahminine Yönelik Olarak Elde Edilen Klinik Verilerin Klasik ve Bulanık Doğrusal Regresyon Modelleri İle Analizi(2020) Topuz, DervişAmaç: Klinik araştırmalarda bağımlı (Y) değişken ile bağımsız (X) değişkenler arası ilişki regresyon analizi ile ifade edilir. Fakat bu değişkenlerden birisi veya birden daha fazlası belirsizlik ve aykırı değerler içeriyor ise klasik regresyon analizi yapılamaz. X değişkenlerinde (bağımsız değişken) belirsiz ve aykırı gözlem değerleri olduğunda bulanık doğrusal regresyon çözümleme yaklaşımının uygulanışı tanıtılıp, bir klinik örnek üzerinde daha güvenilir tahminlerin elde edildiği tartışıldı. Gereç ve Yöntemler: Genel olarak, bulanık regresyon modellerinin analizinde kullanılan minimum bulanıklık yaklaşımının teorik temelleri ve süreçleri açıklanmıştır. Klasik ve bulanık yöntemle tahmin edilen değerler ile gözlemlenen değerler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını h=0.5 'bulanıklık tolerans seviyesi' değerinde hesapladık. Hesaplanan değerler arasındaki uyumluluğu gösteren uyum iyiliği test ölçüt kriterleri olarak hata kareler ortalaması ve belirtme katsayısı (R2) indexleri kullanılmıştır. Daha sonra, hesaplanan değerleri grafiksel olarak gösterip yorumladık. Bulgular: Klasik ve bulanık doğrusal regresyon analiz yöntemleri ile yenidoğanların tahmin edilen ortalama ağırlıklarına ait standart hata ve R2 değerleri sırasıyla 2635 (g) ± 32.82 (g); R_(gözlenen/Ktahmin)^2=0.61 ve 3117.72 (g) ±21.97 (g); R_(gözlenen/Btahmin)^2=0.97 olarak hesaplanmıştır. 22 iterasyonda oluşturulan bulanık doğrusal regresyon modelinin bulanıklığı 49.789 olarak hesaplanmıştır. Sonuç: Yaklaşıma göre yenidoğanın doğum ağırlığını (Yi) (g) tahmin etmede etkisi olduğu varsayılan annenin gebelikteki yaşı, doğumdaki ağırlığı, eğitim düzeyi ile oruçlu gün sayısının doğum ağırlığı üzerine etkisi önemli bulundu. Yöntemin klinik çalışmalarda da kullanılabileceği gösterilerek alternatif bir yaklaşım olabileceği önerilmiştir.
