Ridge regresyon analizi ve zootekni alanında kullanımı

Abstract

Çalışmada çoklu doğrusal regresyon analizinde kullanılan RidgeRegresyon(RR) yöntemi açıklanmaya çalışılmıştır. Çalışmada RR yönteminin; bağımsız değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı sorunu olduğu zamanlarda En Küçük Kareler (EKK) yöntemine göre tercih edilerek kullanılmasının önemiözellikle Zootekni alanında yapılmış çeşitli çalışmalar ilegösterilmiştir. Çalışmada ayrıca çoklu doğrusal bağlantı sorunu, çoklu doğrusal bağlantı sorununun belirlenme yolları, RR yönteminde kullanılan yanlılık sabiti olan (k) değerinin belirlenme yöntemleri belirtilerek bu yöntemin nasıl uygulandığı ve bulunan değerlerin nasıl yorumlanacağı açıklanmıştır.Çalışmanın kolay açıklanabilmesi için Zootekni alanında verilen basit bir örnekle örneklendirilmiştir. Bu örnek için Esmer sığırların karkas ağırlıkları beş farklı vücut ölçüsü kullanılarak modellenmiştir.Çalışmada çoklu doğrusal bağlantı sorunu varlığındaRR analizine göre elde edilen modelile aynı koşulda EKK yöntemi ile elde edilen iki model karşılaştırılmıştır. Çalışmadaher iki modelinde belirleme katsayısı düşük olup (R2<0,25), bir bağımlı ve beş farklı bağımsız değişkenin beraber kullanıldığı model için ele alınan özellik için istatistik olarak çok anlamlı bulunmamıştır. Buna rağmen RR yönteminin kullanılması beklenildiği gibi varyans arttırıcı faktör (VIF) değerlerini azalttığı, çoklu doğrusal bağlantı sorunundan kaynaklanan bağımsız değişkenlere ait regresyon katsayılarının standart hata değerlerini EKK yöntemine göre düşürdüğü görülmüştür. Bu şekilde kullanılacak yöntem seçiminin isabetin artırılması için özellikle çoklu doğrusal bağlantı sorununun varlığında, doğru yöntemin kullanılmasının ne derece önemli olduğu ve bu konuda araştırıcıların daha dikkatli ve seçici davranmalarının gerekliliği bu çalışma ile vurgulanmıştır.

In the study, the Ridge Regression (RR) method used in multiple linear regression analyze was tried out to be explained. The significance of RR method usage preferred according to the method of Least Square method (LS) in case having multicollinearity between multiple variables, was presented especially with several researches in the area of animal science. On the other hand, in the study, the multicollinearity problem, determination of multicollinearity problem, determination methods of bias stability (k) value used in RR method and application of the method and the way of interpretation of the presented values. So as to be easily explained, it was exemplified via a simple sample in the area of animal science. It was modeled by using five different body measurements of Brown Swiss cattle for the sample. In the study, in case of a multicollinearity, the determination coefficient was found low for both models obtained with LS method under the same environmental condition of the model obtained with RR analyze (R2<0,25) and the approached feature for the model which was used with a dependent and five independent variables and was not found statistically significant. Nevertheless, the usage of RR method decreased the variance inflation factor (VIF) as it was expected and decreased the standard error values belonging to coefficient of regression for independent variables sourced from multicollinearity problems to LS method. For the method choice, it was emphasized as significant that the usage of correct method in case of multicollinearity for increasing of accuracy and the necessity of attentive and selective behaviors of researchers.