Search

Bu çalışmada, ortalamalar arasındaki belirli farklılıkları araştırmak için belirlenen belirli soruları içeren kontrast tahminlerinden oluşan iki yönlü faktöriyel bir tasarımda kontrast analizinin nasıl yapıldığı ayrıntılı olarak incelenmiştir. Bu amaçla temel etkileri belirlemek için hipotezler belirlendikten sonra her bir hipoteze uygun kontrast katsayıları oluşturulmuş ve kontrast analizi yapılmıştır. Araştırmada KSÜ Ziraat Fakültesi Tarla Bitkileri Bölümü'nde yapılan pamuk denemelerinden elde edilen verilerin bir kısmı izin alınarak kullanılmıştır. Pamuk çeşitleri, yılları ve etkileşim etkileri R ve SPSS 21.0 paket programları kullanılarak değerlendirilmiştir. Kontrast kullanımı ile iki faktörlü analiz yapılırken önce ana etkiler, ardından etkileşim etkileri araştırılmıştır. Ana etki A içinde 1 serbestlik derecesi ile yapılan tahminler arasında en büyük etkiyi (rkontrast = 0.7901) kontrast tahmini göstermiştir. Daha sonra; B ana etkisi içerisinde 1 serbestlik derecesi ile yapılan tahminler arasında en büyük etkiyi (rkontrast = 0.6370) kontrast tahmini göstermiştir. Aynı şekilde interaksiyon etkilerine bakıldığında kontrast tahmininin etkisinin (rkontrast = 0.4388) daha önemli yani ikinci dereceden etkinin daha önemli olduğu görülmektedir. Sonuç olarak bu çalışma, faktöriyel tasarımlardaki ortalama farklar analiz edildiğinde ana etkilerin nerelerde bulunduğunu araştırmacılara göstermiş ve etki büyüklükleri hakkında detaylı bilgi vermiştir., In this study, how the contrast analysis is performed in a two-way factorial design consisting of contrast estimates containing specific questions determined to investigate the specific differences between averages was examined in detail. For this purpose, after determining the hypotheses to determine the main effects, contrast coefficients suitable for each hypothesis were created and contrast analysis was performed. In the study, some of the data obtained from the cotton trials conducted in the Field Crops Department of the KSU Faculty of Agriculture were used with permission. Cotton varieties, years and interaction effects were evaluated using the R and SPSS 21.0 package programs. With the use of contrast, while performing two-factor analysis, first the main effects were investigated and then the interaction effects were investigated. Among the estimates made with 1 degree of freedom within the main effect A, the contrast estimation showed the greatest effect (rcontrast=0.7901). Later, among the estimates made with 1 degree of freedom within the main effect B, the contrast estimation showed the greatest effect (rcontrast=0.6370). Likewise, when looking at the interaction effects, it is seen that the effect of the contrast estimation (rcontrast=0.4388) shown by the quadratic effect of is more important, that is, the quadratic effect is more important. As a result, this study showed the researchers where the main effects were found when the average differences in factorial designs were analyzed and gave detailed information about their effect sizes.

Kanatlı hayvanlarda büyüme ve yumurta verimlerinin modellenmesinde çoğunlukla tek evreli doğrusal olmayan regresyon eşitlikleri kullanılmış, sınırlı sayıda çalışmada ise söz konusu özellikler çok evreli fonksiyonlarla modellenmiştir. Bu çalışmada kanatlı hayvanlarda büyümenin modellenmesi amacıyla çok evreli büyüme modeli üzerinde durulmuş ve modelin tanıtılması amaçlanmıştır. Bu amaçla bir damızlık hindi sürüsünde erkek ve dişi bireylere ait 60 haftalık canlı ağırlık verileri kullanılarak çok evreli lojistik fonksiyon ile büyüme modellenmiştir. Model uyumu oldukça yüksek bulunmuş, belirleme katsayıları dişilerde ve erkeklerde, sırasıyla 0,999 ve 0,998 olarak elde edilmiştir. Modelin a parametresi asimptotik ağırlığın yarısını, k parametresi ortalama büyüme hızını, c parametresi en yüksek büyüme hızının gerçekleştiği haftayı temsil etmektedir. İki evreli modelde; dişi hindiler için model parametreleri olan ɑ1, k1, c1, ɑ2, k1 ve c2 için tahmin edilen değerler sırası ile 2475,9, 0,367, 11,64, 4035,4, 0,969 ve 36,53 olarak bulunmuştur. Erkek hindilere ait ɑ1, k1, c1, ɑ2, k1 ve c2 parametrelerinin tahmin edilen değerleri ise sırası ile 3336,6, 0,399, 13,99, 5598,9, 0,467 ve 31,26 olarak elde edilmiştir. Sonuç olarak gerek belirleme katsayısı gerekse bilgi kriterlerine göre, dişi ve erkek hindilerin büyüme verilerine uydurulan iki evreli model tek evreli modele göre daha yüksek bir başarı göstermiştir.

Internal and external quality characters of poultry eggs are quitely important to determine egg weight. Also, the quality of eggs is important for both hatching and egg production. The purpose of this study was modelling of egg weight with the MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) method using inner and outsider quality characters of egg in Lohmann LSL Classic white hybrit flock. For this purpose, the eggs of the Lohmann LSL Classic white hybrid flock (n=60) were used. Weekly egg yields were evaluated from the 22nd week to the 62nd week. In the research, for the prediction of dependent and continuous variable egg weight; shape index (SI), shell breaking resistance (SBS), shell weight (SW), shell thickness (ST), yolk diameter (YD), yolk width (YW), yolk height (YH), color (YC ), albumen length (AW), albumen height (AL) and albumen height (AH) were used. In order to obtain perfect goodness of fit, in the “earth” package of the R program, the definitions of penalty -1, degree = 2, nprune = 10 and nk = 60. The research, the mars prediction model was determined such as EW = 63.1-0.906 * max (0,75-SI)-0.32 * max (0, SI-75) -62.4 * max (0,0.57-ST) -354 * max (0, ST-0.57) + 1.13 * Groupa2 * max (0, 75-SI) + 1.49 * (0.0.57-ST) max * YD + 8.2*max(0, ST 0.57) * YD-0.02*(0 YD-38.5)max* YC-0.0366*YH * max(0,13-YC). As a result, some quality variables were found to be important in determining egg weight. Variables such as group a2, SI, YC, ST, YD, YH to estimate the weight of the egg determined as the dependent variable were used. Other variables are not included in this equation. In the poultry, the MARS prediction model may be a better alternative to classical nonlinear models in predicting egg weight since that it is easier and has higher accuracy., Kanatlı hayvanlarda, yumurta ağırlığını belirlemede yumurtanın iç ve dış kalite özellikleri oldukça önemlidir. Yumurtanın kalite özellikleri, gerek kuluçka üretimi ve gerekse yemeklik yumurta üretimi açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı, Lohmann LSL Classic beyaz hibrit sürü yumurtaları kullanılarak yumurtanın ic dış kalite özellikleri ile yumurta ağırlığının tahminini MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) yöntemi ile modellemektir. Bu amacı gerçekleştirmek için Lohmann LSL Classic beyaz hibrit sürü (n = 60) yumurtaları kullanıldı. Haftalık yumurta verimleri 22. haftadan 62. haftaya kadar değerlendirilmiştir. Bağımlı ve sürekli değişken olarak belirlenen yumurta ağırlığını (EW) tahmin etmek için; şekil indeksi (SI), kabuk kırılma mukavemeti (SBS), kabuk ağırlığı (SW), kabuk kalınlığı (ST), yumurta sarısı çapı (YD), yumurta sarısı genişliği (YW), yumurta sarısı yüksekliği (YH), yumurta sarısı rengi (YC) albümin genişliği (AW), albümin uzunluğu (AL), albümin yüksekliği (AH) kullanılmıştır. Mükemmel uyum iyiliği elde etmek için, R programının “earth” paketinde, penalty = -1, derece = 2, nprune = 10 ve nk = 60 tanımları yapıldı. Araştırma sonucunda mars tahmin modeli, EW = 63.1-0.906 * max (0,75-SI) -0.321 * max (0, SI-75)-62.4*max(0,0.57-ST)-354*max(0,ST 0.57)+1.13*Groupa2*max (0,75-SI)+1.49* max(0.0.57-ST) * YD + 8.2 * max(0, ST-0.57)*YD-0.02*max(0 YD-38.5)*YC-0.0366* YH*max(0,13-YC) olarak belirlendi. Sonuç olarak, bazı kalite değişkenlerinin yumurta ağırlığının belirlenmesinde önemli olduğu bulunmuştur.Bağımlı değişken olarak belirlenen yumurtanın ağırlığını tahmin ederken a2, SI, YC, ST, YD, YH görülürken, diğer değişkenler bu denkleme dahil edilmemiştir. Tavukçulukta, MARS tahmin modeli, daha kolay formül ve daha yüksek doğruluk ile yumurta ağırlığını tahmin etmede klasik lineer olmayan modellere daha iyi bir alternatif olabilir.

In the traditional growth curve or milk yield models used in animal husbandry; models such as Brody, Von Bertalanffy, Logistic, Gompertz and Richards are used based on classical regression analysis. In this study, an alternative growth curve or milk yield model was proposed with the help of sinusoidal functions based on trigonometric functions. In this model, a sinusoidal curve model fitting and parameter estimation have been made by using a numerical sample of milk yield data set. In addition, this study aims to explain the applicability of periodic features of sinusoidal functions in agriculture and animal data. It is thought that this solution which can be applied in different fields will be beneficial for researchers.

Arastiricilar, ikiden fazla grup ile calistiklarinda varyans analizi ve ortalamalarin karsilastirilmasi icin de LSD, Tukey, Duncan gibi ortalama karsilastirma testlerini kulanirlar. Bu testler ortalamalar arasindaki olasi tum ikili kombinasyonlarin karsilastirilmasini gerektirir. Ozellikle grup sayisinin fazla oldugu durumlarda, yorumlama karmasik ve zor olabilmektedir. Kontrast analizleri, yalnizca karsilastirilacak hipotezlere yogunlasir. Dolayisi ile yorumlamada kolaylik saglar. Bu calismada, tek faktorlu, tam sansa bagli (tesaduf parselleri) deneme desenlerinde alt grup tasarimi ile kontrast kullanimi incelenmistir. Yontemin tanitimi yapilmis ve Kahramanmaras kosullarinda yetistirilen renkli ve beyaz pamuk gruplari alt grup kabul edilerek ortalamalar kontrast analizi ile karsilastirilmistir. Calisma ile tarla bitkileri alaninda calisan arastiricilara, ulkemizde az bilinen yeni bir istatistiksel yontem kullanma olanagi sunulmustur.

Cok kategorili degerlendirme sistemleri ile cok sayida hakemin degerlendirme yaptigi faaliyetlerde hakemlerin degerlendirmelerinde degiskenlikler gorulebilir. Bu degiskenligin genelde iki sebebi vardir. Ilki degerlendirilen kisi veya nesneye olan ozel ilgi veya yakinlik, ikincisi ise degerlendirme sisteminin belirli bir standartla degerlendirilmemis olmasidir. Degerlendirme olcegi kategorik yapida ise uyum hesaplamalarinda kullanilan farkli klasik yaklasimlar da vardir. Hakemler arasi uyumun degerlendirmesinde kullanilan farkli yontemlerden birisi de Bayesci yaklasimdir. Bayesci yaklasim ile diger konvensiyonel yaklasimlarin farki, Bayesci yaklasimda onsel olasiliklar, deneysel veri ve sonsal olasiliklar dikkate alinarak sonuca erisilir. Ancak istatistik paketlerin cogunda Bayesci cozumleri elde etmek mumkun olmamaktadir. Bunun icin WinBUGS gibi ozel paket programlar kullanilabilir. Bu calismanin amaci, 3 hakemin, 3 sikli degerlendirme sistemi kullanarak yaptigi yetenek siralamasindaki hakemler arasi uyumu Bayesci yaklasimla hesaplamak ve elde edilen katsayilarin yorumlanmasini yaparak klasik yaklasimlardan farklarini ortaya koymaktir. Bayesci yaklasimda parametrelerin sonsal dagilislari dogrudan elde edilebilmekte ve ortalamalarina ait inanirlilik (Credibility) sinirlari, klasik yaklasimlardaki guven sinirlarindan farkli olarak elde edilebilmektedir. Ayni zamanda uyum kadar onemli olan uyumsuzluklari da incelemek mumkun olabilmektedir. Bu nedenle Bayesci yaklasim hakemler arasi uyumu degerlendirmede iyi bir istatistik analiz tekniktir. Anahtar Kelimeler:, Bayesci uyum, Coklu degerlendirici, Degerlendirici uyumu, Uyum

Bu calismada 4 degiskenli/olcumlu (p=4) X bagimli degisken grubu ve 6 degiskenli/olcumlu (q=6) Y bagimsiz degisken grubu kullanilarak bu degiskenler arasindaki kanonik korelasyon katsayilari hesaplanmistir. Bulunan bu katsayilarin, korelasyon matrisi uzerinden bulunan H 1 ve H 2 cozum matrisinin oz degerlerinin karekoklerine esit oldugu teorik olarak gosterilmistir. Ayrica X degisken kumesi ve Y degisken kumesi arasindaki, bulunan katsayilarin onem kontrolleri yapilmistir. Paket programlarla kisa surede hesaplanan kanonik katsayilarin ve bunlarin onem kontrollerinin teorik olarak nasil hesaplandigi, bu hesaplamalarin matematiksel alt yapisi ve islem basamaklari da gosterilmistir.

The objective of this study was to determine the effect of the heat treatment of full-fat soyabean (FFSB) and solvent extracted soyabean meal (SBM) on the in situ dry matter (DM) and protein degradability, and in vitro gas production kinetics of the protein sources. Ruminal disappearance of DM and crude protein (CP), and in vitro gas production were determined after 0, 4, 8, 16, 24, 48 and 72 h incubation using the in situ ruminal degradation and in vitro gas production techniques, respectively. In situ DM and CP disappearances were fitted to the exponential equation p = a + b (1-e-ct), where a is the rapid degradable fraction and b is the slow degradable fraction. In vitro gas production data were fitted to the equation, y = A {1 – exp [- b (t-T) – c (√t - √T)]}. Where b and c are the initial gas production rate constant (h-1) and later gas production rate constant (h-1/2), respectively. The two protein sources were heat treated both with steam pressure in an autoclave at 120 °C and in an oven at 150 °C for 20 min. Heat treatment had a significant effect on effective DM degradability (EDMD), effective CP degradability (ECPD) and in vitro gas production. Although the heat treatments reduced the EDMD, ECPD and the amount of gas produced, the results were inconsistent between protein sources. The heat treatments applied in the autoclave and the oven reduced the ECPD0.02 of FFSB by 12.5% and 10.9%, respectively. On the other hand, heat treatment applied through the autoclave decreased the ECPD0.02 of SBM by 13.9%, but by 18.7% when heat was applied through the oven. Heat treatment of SBM using the oven seemed to be more effective than using autoclaving. Heat treatments in the autoclave and oven reduced the total gas production from FFSB by 7.25 and 7.32%, respectively, and from SBM by 12.69 and 7.91%, respectively. It was concluded that heat treatment is an effective method of altering the rumen degradation characteristics of DM and CP in SBM and FFSB. Both methods could be used to increase the proportion of the rumen non-degradable protein fraction in protein sources which would then reach the small intestines unaffected by ruminal fermentation. Keywords : Full-fat soyabean; soyabean meal; heat treatment; in situ protein degradation; in vitro gas production South African Journal of Animal Sciences Vol. 35 (3) 2005: pp.186-194

Bu çalışmada belirli bir konu üzerinde farklı araştırıcılar tarafından yapılmış olan yayınlanmış ya dayayınlanmamış birçok çalışmayı bir araya getirmek amacıyla kullanılan meta analizin tarımsal alandakullanılabilirliği anlatılmıştır. Tarımsal alandan seçilen 8 farklı uygulama örneklerine ait veriler MSQL veri tabanınaaktarılarak Comprehensive Meta Analysis istatistik paket programında analiz edilmiştir. Çalışmalarda etki ölçütüolarak odds oranı seçilmiş ve çalışmaların birleştirilmesi Mantel-Haenszel ve Peto yöntemlerine göre iki farklışekilde gerçekleştirilmiştir. Meta analiz uygulama örnekleri için özet odds oranları her iki model varsayımına göreincelenmiş ve tüm örneklerde birbirini destekler nitelikte bulunmuştur (p, Özet: Bu çalışmada belirli bir konu üzerinde farklı araştırıcılar tarafından yapılmış olan yayınlanmış ya da yayınlanmamış birçok çalışmayı bir araya getirmek amacıyla kullanılan meta analizin tarımsal alanda kullanılabilirliği anlatılmıştır. Tarımsal alandan seçilen 8 farklı uygulama örneklerine ait veriler MSQL veri tabanına aktarılarak Comprehensive Meta Analysis istatistik paket programında analiz edilmiştir. Çalışmalarda etki ölçütü olarak odds oranı seçilmiş ve çalışmaların birleştirilmesi Mantel-Haenszel ve Peto yöntemlerine göre iki farklı şekilde gerçekleştirilmiştir.Anahtar Kelimeler: Meta Analiz, , Odds oranı, Mantel-Haenszel, Peto Meta Analysıs And Agrıculture PractıcalsAbstract: In this study, meta-analysis, which is used in order to gather published or unpublished studies on a specific topic conducted by the researchers, is introduced and is intended to guide to investigators who will study on this issue. In the research, 8 different application samples are chosen, and the data of these samples analyzed in statistical software package Comprehensive Meta Analysis by transferring to MSQL database. During the studies, odds ratio is selected as measure of impact and unification of studies is performed in two ways according to Mantel-Haenszel and Peto methods. Key words: Meta-analysis, Odss ratio, Mantel-Haenszel, Peto

In this study, the effect of the lactation sequence and the calving season, which are one of the factors influencing the milk yield in Holstein Friesian breed cows, were studied with meta-analysis method. Meta-analysis is a statistical technique that allows a re-evaluation of the studies conducted by other researchers for the same purpose by bringing them together. Meta-analysis combines and summarizes the results of the studies conducted on various fields, and contributes in making a common judgment among researchers. For these reasons, the studies of 7 different researchers that have been made in this field were brought together and it was aimed to create a common view about the studied parameters. In addition, the heterogeneity in this study was investigated by Chi-Square and I2 test statistics, and these values were found as ×^2=50.205 and I2= 88%, respectively. Therefore, for combining the studies, the fixed effect model wasn’t used in meta-analysis. In this study, the results of the researchers’ studies’ regarding the subject in question were scanned with meta-analytical screening method, and were combined by using the odds ratio (OR) which is the effect size criterion in meta-analysis. As a result of the meta-analysis, the Odds ratio value was found as 0.759 and the effect level was determined middle. With this study conducted, as a result of this meta-analysis conducted, it was found that the contribution done by the lactation sequence on 305-day lactation milk yield in Holstein Friesian cattles in obtaining high milk yield was 0.759 times more compared to the calving season.