Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: BEGÜM ÇIĞŞAR
Danışman: Deniz Ünal
Özet:
Canlıları veya olguları en iyi tanımlayacak fonksiyonun bulunması için çeşitli kıstaslar aracılığıyla büyüme modelleri sınanmakta bazen de yenileri ortaya konulmaktadır. Bu çalışmada, temel amaç çerçevesinde, Karma Sloboda Gompertz Modeli ve Genelleştirilmiş Crescenzo & Spina Modeli olmak üzere iki yeni büyüme modeli önerilmiştir. Modellerin performansları temel aldığı büyüme modelleri ile karşılaştırılmış, etkinlikleri ortaya konulmuştur.
Ayrıca, P. quadrilineatus türü için uzunluk-yaş dağılımında yaygın kullanılan von Bertalanffy modeli yerine Gompertz, Schnute, Lojistik-Karkach gibi büyüme modellerinin kullanılabileceği gösterilmiştir. Lesepsiyen Yengeci’nin uzunluk-frekans dağılımı ELEFAN ve Genetik Algoritma ile belirlenmiştir. İki farklı balık türünün uzunluk-ağırlık dağılımları Yapay Sinir Ağları ve Lineer Regresyon ile belirlenmiş, Yapay Sinir Ağları’nın yetkinliği bu türler için gösterilmiştir. En Küçük Kareler ve Genetik Algoritma yöntemlerinin parametre tahminindeki performansları incelenmiştir. Tüm yöntemler ve modeller; R^2, Hata Kareler Ortalaması, Kök Hata Kareler Ortalaması, Ortalama Mutlak Yüzde Hata gibi kriterlere göre karşılaştırılmıştır.