This study examined the relationships between some
egg quality characteristics in quails (shape index, shell thickness, shell
weight, egg white index, egg white height, yolk index, yolk height and Haugh
unit) and the yolk and white weights of eggs by using the CHAID (Chi-Squared
Automatic Interaction Detection), Extended CHAID and CART (Classification and
Regression Trees) algorithms. The CHAID, Extended CHAID and CART algorithms
have significant advantages as they do not require assumptions such as
normality, linearity and homogeneity. The methods were compared by using the
criteria of coefficient of determination (R2), adjusted coefficient
of determination () and Root Mean Square Error (RMSE). As a result,
the most suitable method for determining the egg quality characteristics that
are effective on the yolk weight of eggs was found to be the CHAID algorithm. With
this method, the highest yolk weight was obtained from the group where egg
weight was higher than 13.36 g, and the shape index was higher than 0.895. For
determining the quality characteristics that affect egg white weight, the most
suitable method was found to be the CART algorithm. With this method, the
highest egg white weight was obtained from the group where egg weight was
higher than 12.47 g, the egg white index was 0.326, and the shape index was
0.865.
Bu
çalışmada, bıldırcınlarda bazı yumurta kalite özellikleri (şekil indeksi, kabuk
kalınlığı, kabuk ağırlığı, ak indeksi, ak yüksekliği, sarı indeksi, sarı
yüksekliği, özgül ağırlık ve Haugh birimi) ile yumurtanın sarı ve ak ağırlığı arasındaki
ilişkiler CHAID (Chi-Squared Automatic Interaction Detection), Geniş
CHAID ve CART (Classification
and Regression Trees)
algoritmaları kullanılarak incelenmiştir. CHAID, Geniş CHAID ve CART
algoritmaları normallik, doğrusallık, homojenlik vb. varsayımları gerektirmediğinden
önemli avantajlara sahiptirler. Yöntemlerin karşılaştırılmasında belirleme
katsayısı (R2), düzeltilmiş belirleme katsayısı (), Hata
Kareler Ortalamasının Karekökü (RMSE) ve Ortalama mutlak yüzde hata
(MAPE)
kriterleri kullanılmıştır. Sonuç olarak, yumurtaların sarı ağırlığı üzerine
etkili olan yumurta kalite özelliklerinin belirlenmesinde en uygun yöntemin
CHAID algoritması olduğu saptanmıştır. Bu yöntemle, en yüksek sarı ağırlığı,
yumurta ağırlığının 13,36 g’dan fazla ve şekil indeksinin 0,895’ten daha yüksek
olduğu gruptan elde edilmiştir. Ak ağırlığını etkileyen kalite özelliklerini
belirlemede ise, en uygun yöntem CART algoritması olmuştur. Bu yönteme göre, en
yüksek yumurta ak ağırlığı, yumurta ağırlığının 12.47 g’dan fazla, ak
indeksinin 0,326 ve şekil indeksinin 0,865 olduğu gruptan elde edilmiştir.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Hayvansal Üretim (Diğer) |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Eylül 2019 |
Kabul Tarihi | 8 Ağustos 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 29 Sayı: 3 |
Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi CC BY 4.0 lisanslıdır.