BÜYÜME EĞRİSİ MODELLERİNİN TAHMİNİNDE GENELLEŞTİRİLMİŞ TAHMİN DENKLEMLERİNİN KULLANILABİLİRLİĞİ

Creative Commons License

ARI A., Önder H.

Black Sea Journal of Engineering and Science, cilt.9, sa.3, ss.1173-1182, 2026 (TRDizin)

Özet

Bu çalışma, hibrit hindilerde geleneksel büyüme eğrisi modellerinin tahmininde genelleştirilmiş tahmin denklemleri (GTD) yaklaşımının kullanılabilirliğini değerlendirmek ve GTD altında kullanılan farklı çalışma korelasyon yapılarının model uyumu üzerindeki etkisini incelemek amacıyla yürütülmüştür. Büyüme sürecini tanımlamak için 144 hibrit hindiden 1., 14., 49., 112., 126., 140. ve 154. günlerde elde edilen canlı ağırlık ölçümleri kullanılmış, ayrıca bu gruptan rastgele seçilen 30 denekten oluşan daha küçük bir örneklem üzerinde de aynı analizler tekrarlanmıştır. Tekrarlanan ölçümlerden kaynaklanan bağımlılığı dikkate alabilmek amacıyla, GTD yaklaşımı altında bağımsız (independent), değiştirilebilir (exchangeable), birinci dereceden otoregresif [AR(1)], M-bağımlı (M- dependent) ve yapılandırılmamış (unstructured) çalışma korelasyon yapıları kullanılarak oluşturulan ve yalnızca sabit etkileri içeren üçüncü dereceden polinomial büyüme eğrisi modelleri ile tahminde bulunulmuştur. GTD kapsamında farklı çalışan korelasyon matrislerine ilişkin parametre tahminleri mevcut veriden Pearson artıkları temelli tahmine dayanarak güncellenmiştir. Modellerin uyum performanslarının karşılaştırılmasında Akaike bilgi kriteri (AIC) değerleri kullanılmıştır. Büyük örneklemde bağımsız ve değiştirilebilir korelasyon yapılarının kullanıldığı modeller en düşük AIC değerlerine sahip olarak en iyi uyumu sağlamış; M-bağımlı ve Pearson korelasyonuna dayalı modeller en zayıf uyumu göstermiştir. Küçük örneklemde de benzer şekilde bağımsız ve değiştirilebilir yapılar en iyi modeller olarak belirlenmiş, M-bağımlı yapı ise en kötü tahmin performansını göstermiştir. Elde edilen bulgular hibrit hindilerde GTD çerçevesinde kurulan büyüme eğrisi modellerinde, zaman noktaları arasındaki bağımlılığı ya sıfır varsayan (independent) ya da tüm zaman çiftleri için aynı olduğunu varsayan (exchangeable) çalışma korelasyon yapılarının AIC’ye göre en iyi uyumu sağladığını göstermiştir.
This study was conducted to evaluate the applicability of the generalized estimating equations (GEE) approach for estimating traditional growth curve models in hybrid turkeys and to examine the effect of different working correlation structures used under GEE on model fit. To describe the growth process, body weight measurements obtained from 144 hybrid turkeys at 1, 14, 49, 112, 126, 140, and 154 days of age were used, the same analyses were also repeated on a smaller sample consisting of 30 individuals randomly selected from this group. To account for the dependence arising from repeated measurements, third-degree polynomial growth curve models including only fixed effects were fitted under the GEE framework using independent (Independent), exchangeable (Exchangeable), first-order autoregressive [AR(1)], M-dependent (M-dependent), and unstructured (Unstructured) working correlation structures. Within GEE, parameter estimates associated with the different working correlation matrices were updated based on estimation using the available data and Pearson-residual-based procedures. Akaike Information Criterion (AIC) values were used to compare the fit performance of models. In the large sample, the models using independent and exchangeable correlation structures provided the best fit with the lowest AIC values, whereas the models based on the M-dependent structure and Pearson correlation showed the weakest fit. Similarly, in the small sample, the independent and exchangeable structures were identified as the best models, while the M-dependent structure exhibited the poorest estimation performance. The findings showed that, in growth curve models established within the GEE framework for hybrid turkeys, working correlation structures that either assume no dependence between time points (independent) or assume the same correlation for all pairs of time points (exchangeable) provided the best fit according to AIC.