Büyüme verileri ile istatistiksel modelleme, daha objektif sonuçlar elde etmenin ve dahası büyümeyi anlamanın en etkili yoludur. Schnute büyüme modeli, birçok doğrusal olmayan büyüme modelini içeren büyük ölçekli bir model olup, özellikle büyüme eğrisinin asimptotik özellik taşıyıp taşımadığına bakılmaksızın, diğer büyüme modellerine göre optimum parametre tahminleri sunmaktadır. Son yıllarda, literatür çalışmalarında, teorik ve uygulama alanlarında, büyüme denklemlerini anlamlandırmak için denklemlerin modifiye edildiği yaklaşımlar bulunmaktadır. Denklem modifikasyonunun amacı, büyüme parametrelerini, örneğin, maksimum değer, A; büyüme oranı μm ve gecikme süresi λ gibi anlamlı parametrelere dönüştürmektir. Bu çalışmada, Schnute büyüme modeline ait parametrelerin hangi matematiksel işlemlerle anlamlı parametrelere dönüştürüldüğü gösterilmiş ve modifiye edilmiş yeni bir Schnute büyüme modeli literatüre sunulmuştur.
Statistical modeling with growth data is the most efficient way to get more objective results and also understand growth. Schnute growth model is a large-scale model that includes many nonlinear growth models, it offers optimum parameter estimates compared to other growth models, especially regardless of whether the growth curve has an asymptotic feature. In recent years, in the literature studies, there are approaches in the theoretical and applicational fields in which the equations are modified to make sense of growth equations. The purpose of modifying the equations is to convert growth parameters into meaningful parameters such as maximum value, A; rapid specific rate of growth μm and lag time λ. In this study, it is demonstrated that by which mathematical operations the parameters of the Schnute growth model are converted to significant parameters and a new modified Schnute growth model is presented to the literature.
