The study investigates the solution of the multicollinearity between certain body measurements of Romanov lambs and prediction of the body weight of Romanov lambs using the thus calculated factor analysis scores and a multiple regression model. For this purpose, the body measurements (wither height (WH), croup height (CH), body length (BL), chest depth (CD), chest circumference (CC), chest width behind shoulders (CWS) and head length (HL)) and body weight (BW) of 6-month-old 50 Romanov lambs born in 2015 were used. The factor analysis scores were used to obtain the prediction equation for the relationship between the investigated traits. The analysis results showed that there was a multicollinearity between the wither and croup height traits used in the prediction equation. Moreover, the results revealed that the variables for the body measurements can be represented by two factors. These factors explained 50.89% and 22.86% of the total variance, respectively. The multicollinearity between the independent variables was eliminated with the use of the factor scores obtained with the factor analysis in the multiple regression model, and thus it was observed that better results can be obtained by using the factor analysis scores in the prediction of the body weight of 6-month-old Romanov lambs.

Outliers are data points that significantly deviate from other data points in a data set because of different mechanisms or unusual processes. Outlier detection is one of the intensively studied research topics for identification of novelties, frauds, anomalies, deviations or exceptions in addition to its use for data cleansing in data science. In this study, we propose two novel outlier detection approaches using the typicality degrees which are the partitioning result of unsupervised possibilistic clustering algorithms. The proposed approaches are based on finding the atypical data points below a predefined threshold value, a possibilistic level for evaluating a point as an outlier. The experiments on the synthetic and real data sets showed that the proposed approaches can be successfully used to detect outliers without considering the structure and distribution of the features in multidimensional data sets.

Bu araştırmada Romanov kuzularının vücut özelliklerinin gelişiminin tanımlanması amacı ile 50 Romanov kuzusunun doğumdan itibaren 180. yaş gününe kadar olan büyüme döneminde her 15 günde bir canlı ağırlık, vücut uzunluğu, cidago yüksekliği özelliklerine ilişkin kayıtlar alınmış ve elde edilen veriler ile doğrusal modellerden Linear, Kuadratik ve Kübik model, doğrusal olmayan modellerden Gompertz ve Lojistik modelleri kullanılarak büyüme eğrilerine ait parametreler hesaplanmıştır. Büyüme eğrileri içinde en iyi uyumu gösteren modelin belirlenmesinde belirtme katsayısı (R2), hata kareler ortalaması (HKO) ve ortalama mutlak sapma (OMS) değerlerinden yararlanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre en yüksek R2 değeri ile en düşük HKO değerleri sırası ile canlı ağırlıkta 0,992-0,591, cidago yüksekliğinde 0,993-0,441, vücut uzunluğunda 0,986-1,164 olarak tespit edilmiştir. Ele alınan bütün vücut özelliklerinde en yüksek R2 değeri kübik modelden elde edilmiştir. Büyüme eğrisi modellerine ait parametrelerin belirlenebilmesi için SPSS istatistik programı kullanılmıştır. Bu sonuçlara göre Romanov kuzularının vücut özelliklerinin gelişimini en iyi açıklayan ayrıca büyüme eğrilerine en uyumlu modelin Kübik model olduğu tespit edilmiştir.

Bu çalışmanın amacı regresyon modellerinde çoklu doğrusal bağlantı olması durumunda işlevini yitiren en küçük kareler (EKK) metodu ile yanlı tahmin ediciler olan Ridge Regresyon (RR) ve Temel Bileşenler Regresyonu (TBR) yöntemlerini karşılaştırmaktır. Bu amaçla Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Araştırma ve Uygulama Çiftliğinde yetiştirilen sütten kesim döneminde bulunan 59 baş Saanen oğlaklarının canlı ağırlıkları (CA) ve bazı vücut özelliklerinden vücut uzunluğu (VU), cidago yüksekliği (CY), sağrı yüksekliği (SY), göğüs derinliği (GD), göğüs genişliği (GG) ve göğüs çevresi (GÇ) ölçümleri kullanılmıştır. Metotların tahmin performansını değerlendirmek için belirtme katsayısı (R2) ve hata kareler ortalaması (HKO) değerleri incelenmiştir. Çalışmada, canlı ağırlık tahmininde kullanılan cidago yüksekliği (CY) ve sağrı yüksekliği (SY) arasında çoklu doğrusal bağlantı olduğu görülmüş ve bu sorun RR ve TBR ile ortadan kaldırılmıştır. İncelenen yöntemlerin R2 ve HKO değerleri karşılaştırıldığında; Saanen oğlaklarının canlı ağırlık tahmininde RR yaklaşımının diğer yöntemlerden daha iyi sonuç verdiği belirlenmiştir.

Bu araştırma Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi araştırma çiftliğinde 3 katlı bir kafes sisteminde gerçekleştirilmiştir. Her kafes bölmesinde 6 tavuk yerleştirilmiş ve her katta 5 tekerrür oluşturulmuştur. 24-42. haftalar arasında toplam 90 Atak-S tavuğundan 9:00 - 13:00 ve 16:00 saatlerinde mevcut yumurtalar toplanmıştır. Deneme süresince 90 tavuktan toplam 1442 yumurta elde edilmiştir. Kafes pozisyonu ile yumurtlama zamanı arasındaki ilişkinin belirlenmesi için uyum analizi uygulanmıştır. Verilerin analizinde SPSS paket programı kullanılmıştır. Sonuçlara göre farklı katlardaki tavukların farklı saatlerde yumurtlamaları istatistiksel olarak önemli bulunmuştur. Uyum analizi sonuçlarına göre değişkenliğin tek boyuttaki açıklama gücü %99,7 olup ikinci boyuttaki açıklama gücünün %0,3 olduğu belirlenmiştir. Birinci boyuttaki kafes katları bakımından değişkenlik incelendiğinde birinci katın açıklama gücünün %65,4 olduğu ikinci boyutta ise ikinci (%56,9) ve üçüncü katın (%41,8) açıklama gücünün daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Birinci boyuttaki yumurta toplama saatleri bakımından değişkenlik incelendiğinde saat 13:00‘da toplama için açıklama gücünün %52,8 olduğu ikinci boyutta ise saat 16:00‘daki toplama için açıklama gücünün %79,6 olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak birinci kattaki tavukların genellikle saat 9:00 sıralarında, 2. ve 3. kattaki tavukların ise 13:00 ile 16:00 saatleri arasında yumurtladığı belirlenmiştir. Yumurtaların ortam sıcaklığına göre değişiklik göstermekle birlikte üreticiler tarafından genellikle sabah saatlerinde toplandığı bilinmektedir. Bu nedenle yumurta toplama sıklığının hem ekonomik olarak hem de tüketici sağlığı açısından yeniden düzenlenmesi önem arz etmektedir.

Bu çalışmada, farelerin karaciğerleri üzerine belirli zaman periyotlarında uygulanmış olan, toksikolojik çalışmalardan alınan ve cDNA mikrodizi teknolojisi kullanılarak elde edilen 6675 gen ve 20 dizi içeren verilere temel bileşenler analizi uygulanmıştır. cDNA teknolojisi kullanılarak, birbirine benzer ifade profilleri ile gen gruplarının oluşturulması ve gruplar içerisindeki benzer bileşen (component) yükleri vasıtasıyla birbirleriyle ilişkili genlerin tanımlanması açıklanmıştır. Bunun yanı sıra aynı veri kümesine ait korelasyon matrisinden faktörlerin ayrıştırılması ve yorumu hakkında bilgiler verilmiştir. Kullanılan veri seti içinde, bütün veri yapısın izah edebilecek daha az sayıda bileşene indirgemek için temel bileşen sayısına karar verme yöntemlerinden birkaçı değerlendirilmiştir. Bu yöntemlere göre ilk 9 temel bileşenin bütün yapının varyansını açıklamaya yeterli olduğu düşünülürse bu durumda %20,79 oranında bir varyans kaybı ile 20 temel bileşen yerine 9 temel bileşen ile açıklamanın yeterli olduğu düşünülmektedir.