Prediction of Inner Quality Characteristics of Eggs Using Partial Least Squares Regression

Abstract

Bu çalışma, yumurta dış kalite özellikleri kullanılarak iç kalite özellikleri olan yumurta ak ve sarı ağırlığı için bir tahmin modeli elde etmek amacıyla yapılmıştır. Bu amaçla, çalışmada kullanılan veri setine kısmi en küçük kareler regresyon yöntemi uygulanmış ve elde dilen sonuçlar temel bileşenler regresyon yöntemi ile karşılaştırılırmıştır. Yumurta ak ve sarı ağırlığı için kısmi en küçük kareler regresyon analizinde gizil faktör sayısı bir ve belirleme katsayıları sırasıyla % 68.44 ve % 63.40 olmuştur. Yumurta ak ve sarı ağırlığı için bir faktörlü temel bileşenler regresyonu için belirleme katsayısı sırasıyla % 63.40 ve %53.80 olarak elde edilmiştir. Temel bileşenler regresyonunda faktör sayısı için kısıtlama olmadığı durumda, yumurta ak ağırlığı için gizil faktör sayısı beş ve belirleme katsayısı % 79.77; yumurta sarı ağırlığı için bu değerler sırasıyla iki ve % 75.35 olmuştur. Elde edilen bu sonuçlar, boyut indirgeme konusunda kısmi en küçük kareler regresyon yönteminin temel bileşenler regresyon yönteminden daha etkin olduğunu ve çoklu bağlantıya sahip küçük örnek setlerinde daha güvenilir tahminler elde edilebileceğini ortaya koymuştur.