DoctorateOpen Access

Balıklarda büyüme parametrelerinin Bayesyen istatistiksel yöntemle tahmini

2016
0 views
0 downloads
Advisor: Yrd. Doç. Dr. Makbule Baylan

Abstract (TR)

Bu çalışmada balıkların büyüme parametrelerinin Bayesyen yöntemle tahmini incelenmiştir. Bu amaçla Nisan 2012 ile Aralık 2013 tarihleri arasında İskenderun Körfezi'nden araştırma avcılığıyla Mullus barbatus barbatus (L., 1758), Saurida lessepsianus (Russel, Golani, & Tikochinski, 2015) ve Upeneus pori (Ben-Tuvia & Golani, 1989) türleri örneklenmiş ve bu türlerin von Bertalanffy büyüme parametreleri Bayesyen yöntemle tahmin edilmiştir. Yapılan tahminler ayrıca klasik yöntemle yapılan tahminlerle de kıyaslanmıştır. Her üç tür için de, hem parametreler arası korelasyon açısından, hem de biyolojik olarak daha gerçekçi parametre tahmini olması sebebiyle Bayesyen yaklaşımın, büyüme parametreleri tahmini için avantajlı bir tahmin metodu olduğu anlaşılmıştır. Özellikle L_∞ ve t_0 tahminleri ele alındığında, klasik yöntemle yapılan tahminde, L_∞'un gözlenen en yüksek değerden ya çok büyük ya da küçük tahmin edilmiştir. Bayesyen yöntemde ise bu tahminin gözlenen en yüksek boydan büyük ancak daha gerçekçi olarak tahmin edilmiştir. Benzer şekilde balığın yumurtada geçirdiği sürenin ifadesi olan t_0'ın sıfıra mümkün olan en yakın değerde olması gerekirken, klasik yaklaşımda bu değerin sıfırdan oldukça farklı tahmin edildiği görülmüştür. Bayesyen yaklaşımla yapılan tahminde ise bu parametrenin her üç tür için de sıfıra oldukça yakın olarak tahmin edilmiştir. Biyolojik olarak geçerliliği yüksek olan tahminler yapmanın en önemli yolu, uygun istatistiksel tahmin yönteminin kullanılmasından geçmektedir. Bu çalışma ile Bayesyen yöntemin balıkların büyüme parametrelerinin tahmini için uygun ve etkili bir yöntem olduğu ortaya konulmuştur.

Author

Sedat Gündoğdu

How to Cite

Sedat Gündoğdu (Doktora Tezi). Balıklarda büyüme parametrelerinin Bayesyen istatistiksel yöntemle tahmini, 2016, Çukurova University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Çukurova University