Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorErcanlı, İlker
dc.contributor.authorYavuz, Hakkı
dc.contributor.authorKahriman, Aydın
dc.date.accessioned2015-09-04T07:36:16Z
dc.date.available2015-09-04T07:36:16Z
dc.date.issued2011en_US
dc.identifier.citationErcanlı, İ., Yavuz, H. ve Kahriman, A., 2011. Ormancılıkta Artım ve Büyümenin Modellenmesinde Yeni Bir Regresyon Analizi Yaklaşımı: Karışık Model Eşitlikleri, I. Ulusal Akdeniz Orman ve Çevre Sempozyumu, KSÜ Orman Fakültesi, 26-28. 10.2011, 827-834, Kahramanmaraş.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11494/978
dc.description.abstractRegresyon analizi, biyoloji, sağlık, eğitim, tarım ve ormancılık gibi temel uygulamalı bilim dallarında özellikle çeGitli değiGkenleri esas alacak Gekilde tahminlerin yapılmasında çok yaygın bir biçimde kullanılmaktadır. Tekrarlı ölçümler ile hiyerarGik (Tek ağaç-MeGcere-Orman) bir yapıya sahip örnek alanlarda yapılan ölçümlerle elde edilen veriler kullanılarak geliGtirilecek regresyon modellerinde, veriler birbirine bağımlı olması sonucu, “otokorelasyon” veya “seri-korelasyon” olarak adlandırılan istatistiksel bir sorun söz konusu olabilmektedir. Bu yapıdaki verilerin modellenmesinde, varyans-kovaryans matris yapısının modellenmesine imkan sağlayan Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Karışık Modelleme (Linear and Nonlinar Mixed Models) yaklaGımının kullanılması önerilmektedir. Deterministik ve stokastik modelleme tekniklerini bir araya getiren ve bu nedenle de KarıGık Modelleme (Mixed Model) olarak adlandırılmıG söz konusu regresyon analizi yöntemi, birçok açıdan ormancılık uygulamalarında doğru, güvenilir ve tutarlı tahmin olanakları sunmaktadırlar. Bu bildiride, Karışık Modellerin kavramsal çerçeveleri, model yapıları, tahminlerin elde edilmesinde süreçler ile ormancılık uygulamalarındaki kullanımları açıklanmıştır.en_US
dc.description.abstractRegression analysis is used extensively to obtain estimates including various variables on basic applied science disciplines such as biology, health, education agriculture and forestry. The regression models developed by longitudinal data and and hierarchical data (Individual tree-stand-forest) obtaining from sample plots with diverse structure possesses the problem called autocorrelation or serial-correlation owing to inter and intra dependences between data. The usage of Linear and Nonlinear Mixed models were preferred to model such like data by modeling variance-covariance matrix. Mixed models combining deterministic and stochastic modeling approach and thereby called mixed models presents accurate, reliable and consistent estimation in several ways for forest applications. The conceptual ways, structure of models, the process for producing model estimates, and applications on forestry of Mixed Models were explained in this study.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectRegresyon Analizien_US
dc.subjectTekrarlı Ölçümleren_US
dc.subjectHiyerarşik Veri Yapısıen_US
dc.subjectKarışık Modelen_US
dc.subjectRegression Analysisen_US
dc.subjectLongitudinalDataen_US
dc.subjectLongitudinal Dataen_US
dc.subjectHierachical Data Structureen_US
dc.subjectMixed Modelsen_US
dc.titleOrmancılıkta artım ve büyümenin modellenmesinde yeni bir regresyon analizi yaklaşımı: karışık model eşitliklerien_US
dc.title.alternativeNew a regression analysis aproach for modeling growth and yield in forestry: mixed modelsen_US
dc.typeconferenceObjecten_US
dc.departmentAÇÜen_US
dc.authoridTR52445en_US
dc.authoridTR5832en_US
dc.authoridTR32136en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Ulusal - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.contributor.institutionauthorKahriman, Aydınen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster