ISPARTA – GÖLCÜK YÖRESİ YALANCI AKASYA (Robinia pseudoacacia L.) MEŞCERELERİ İÇİN TEK VE ÇİFT GİRİŞLİ AĞAÇ HACİM TABLOSU

Bu çalışma ile Isparta-Gölcük Yöresinde yapay olarak yetiştirilen Yalancı akasya (Robinia pseudoacacia L.) için yöresel tek ve çift girişli ağaç hacım tablosu oluşturulmuştur. Ağaç hacım tablosu oluşturmada regresyon analizi yöntemi kullanılmıştır. Altı tek girişli ve yedi çift girişli olmak üzere toplam 13 adet ağaç hacım modeli denenmiştir. Seçilen Dissescu-Meyer ve Schumacher-Hall modelleri için, korelasyon katsayısı 0,994 ve 0,997; belirtme katsayısı 0,988 ve 0,994 bulunmuştur. Regresyon modellerinin standart hataları 0,036 ve 0,087 m3, toplam hata yüzdeleri –0,255 ve 0,820; ortalama mutlak hata yüzdeleri de 2,426 ve 5,370 bulunmuştur. Bu iki hacım fonksiyonunun bağımsız veri grubu ile uygunluk denetimi yapılmış ve Isparta-Gölcük yöresi Yalancı akasya ağaçlandırma sahaları için %95 güven düzeyi ile uygun oldukları belirlenmiştir. Sonuç olarak, Yalancı akasya tek ve çift girişli hacım tablosu düzenlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Yalancı akasya, Robinia pseudoacacia L., Regresyon yöntemi, Tek ve çift girişli ağaç hacım tablosu

Production of landslide susceptibility map of vezirköprü district (samsun) by using frequency ratio method and bayesian probability model

Türkiye’de yaygınlık ve sıklık açısından en çok görülen doğal afetler heyelan ve taşkınlardır. Söz konusu etkiler küçük ve orta ölçekli haritalarda araştırılması gereken lokal etkiye sahip olup ekonomik ve sosyal sonuçları açısından tekrarlı olarak incelenmesi gereken afetlerdir. Buna ek olarak Türkiye, bu afetlerin ekonomik ve sosyal sonuçları açısından büyük risk taşımaktadır. Bu çalışmada, Orta Karadeniz bölgesinde yer alan Vezirköprü İlçesinin hem iklim değişikliğinden etkilenmesi hem de Kuzey Anadolu Fay Zonu’nun içinde olması nedeniyle heyelan duyarlılık haritası üretilmiştir. Çalışmada heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanması için istatistik modeller kullanılmıştır. Bu amaçla tümevarım olarak Bayesyen Model (BM-WOE) ve tümdengelim olarak ise Frekans oranı (FR) modeli kullanılmıştır. Temel parametrelerin çözümlenmesinde yükseklik, eğim, bakı, eğrilik (plan ve profil eğriliği), yola, drenaj ağlarına ve faya yakınlık, topografik nemlilik indeksi ve jeoloji kullanılmıştır. Üretilen duyarlılık haritaları; çok yüksek, yüksek, orta, düşük ve çok düşük derecede duyarlı alanları gösterecek şekilde 5 sınıfa ayrılmıştır. Heyelan envanter haritasında yer alan 68 adet heyelan içinden 21 adeti kontrol amacıyla ayrılmış olup, heyelan duyarlılık haritalarının güvenilirliğini test etmek için üretilen duyarlılık haritaları ile karşılaştırılmıştır. Nihai değerlendirmede kontrol heyelanlarının üretilen haritalar ile FR için %57 ve Bayesyen Model (BM-WOE) için %80.9 oranında uyumlu olduğu görülmüştür.In Turkey, landslides and floods are having the most impact in terms of prevalence and frequency of natural disasters. These impacts have local impacts need to be investigated in small and medium scale maps, and the mentioned disasters should be examined repeatedly in terms of their economic and social consequences. In addition to that, Turkey is under at greater risk in terms of the economic and social consequences of these disasters. In this study, landslide susceptibility map has been produced in Vezirköprü District in the Central Black Sea Region, both because of being affected by climate change and being in the North Anatolian Fault Zone. In the study, statistical models were used for the preparation of landslide susceptibility maps. For this purpose, Bayesian and Frequency ratio model were used as induction and deduction, respectively. Elevation, slope, aspect, curvature (plan and profile curvature), geology, topographic wetness index proximity to road, stream and fault were used to analyze for production of landslide susceptibility. Classification is applied as the “very high, high, moderate, low and non-susceptible” into risky areas. The 21 ones from 68 landslide inventories from were separated for control purposes and compared with 47 landslide inventories applied Bayesian and Frequency ratio (FR) models to test the reliability of the landslide susceptibility map. As a result, it has been ascertained that the produced landslide susceptibility map is consistent with the control landslides with 57 % and 80.9% in total for FR and Bayesian Model, respectivel

İnternet ortamındaki tüketicilerin demografik tabanlı modellenmesi ve ürün profillerinin oluşturulması

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.İnternet üzerinden alışverişlerde demografik özellikler önemli rol oynar. Tüketicilerin satın alma davranışlarını anlamak ve modelleyebilmek için internet üzerinden alışveriş yapan tüketicilerin demografik özellikleri ve satın almış oldukları ürünler incelenmelidir.Bu çalışmada ilk olarak, anket gibi ampirik yollarla elde edilen verilerden hareketle internet üzerinden alışveriş yapan tüketicilerin satın alım davranışlarının demografik özelliklerine dayanarak modellenmesi, model içerisindeki bireylerin karar sürecinde zeki çıkarım mekanizmaları kullanarak gerçekleştirdikleri işlemleri yapay bir müşteri veritabanında toplanması işlemleri yapılmıştır.Benzetim modelindeki tüketicilerin hangi ürün grubunu veya gruplarını tercih edeceği, sırası ile Naive Bayes Sınıflandırıcı, İleri Beslemeli Geri Yayılımlı Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık çıkarsama metotları ile modellenmiştir. Ardından bu çıkarsama metotlarının performansları anketteki gerçek verilerin bir kısmından oluşan test seti ile ölçülmüş ve hata yüzdeleri belirlenmiştir. Modelde çıkarım mekanizması olarak, en iyi performansı veren yöntem olan İBGY YSA seçilmiştir.Çalışmanın ikinci basamağında ise benzetim modeli ile elde edilen verilerden yola çıkılarak, hangi ürünlerin hangi demografik özelliğe sahip tüketiciler tarafından tercih edildiği sorusuna cevap verilerek ürünlerin kimliklerinin oluşturulması yapılmış yani ürün gruplarının profilleri çıkartılmıştır.Demographic features play a key part in shopping on the internet. In order to comprehend and to model the behavior of the consumer over shopping, demographic features of the consumers and the products they buy should be studied.In this study firstly, transactions of processes of the consumers? decision progression inside the model by using clear inference mechanism, modeling based on demographic properties of behaviors according to the observational real life data of the consumers who do shopping on the internet by empirical ways like surveys, are gathering inside an artificial costumer database.Which product group or groups will be decided by the consumers in the simulation model is modeled with in order of Naïve Bayes Classifier, Feed Forward Back Propagation Neural Networks and Fuzzy Logic inference methods. Afterwards this inference methods performance are measured by the test set created with a part of real data, even more percentages are designated. As inference mechanism in the model, the best performance method which is FFBP ANN is chosen.In the second step of the research, through the data obtained from the simulation model, profiles of the product groups are created by finding out which products are favored by which consumers with which particular demographic features

Using Machine Learning in Forestry

Advanced technology has increased demands and needs for innovative approaches to apply traditional methods more economically, effectively, fast and easily in forestry, as in other disciplines. Especially recently emerging terms such as forestry informatics, precision forestry, smart forestry, Forestry 4.0, climate-intelligent forestry, digital forestry and forestry big data have started to take place on the agenda of the forestry discipline. As a result, significant increases are observed in the number of academic studies in which modern approaches such as machine learning and recently emerged automatic machine learning (AutoML) are integrated into decision-making processes in forestry. This study aims to increase further the comprehensibility of machine learning algorithms in the Turkish language, to make them widespread, and be considered a resource for researchers interested in their use in forestry. Thus, it was aimed to bring a review article to the national literature that reveals both how machine learning has been used in various forestry activities from the past to the present and its potential for use in the future

AN EXPERIMENTAL INVESTIGATION ON STRENGTH AND ELONGATION PROPERTIES OF CHENILLE YARN

İpliklerin mukavemet özellikleri tekstil ürünlerinin performansı üzerinde büyük etkiye sahiptir. Bu çalışmada, şönil ipliğin mukavemet özellikleri olan kopma kuvveti ve uzama, teorik ve istatistiksel yaklaşımlar kullanılarak araştırılmıştır. Çalışmanın amacı; seçilmiş üretim parametreleri ve iplik bileşenlerinin şönil iplik mukavemet özellikleri üzerindeki etkilerini açıklamak ve üretim öncesinde mukavemet özelliklerini tahmin edecek bazı pratik modeller geliştirmektir. Teorik yaklaşım kapsamında, geometrik yöntem kullanılarak şönil ipliğin kopma kuvvetini tahmin edecek bir matematik model geliştirilmiştir. Etken faktörlerin farklı seviyelerini içeren bir deneysel tasarıma uygun olarak 27 farklı şönil iplik örneği üretilmiştir. İstatistik yaklaşım kapsamında, veri seti 20 ve 7 elemanlı iki gruba ayrılmıştır. Birinci veri grubu, stepwise regresyon analizi için, ikinci grup ise doğrulama amacıyla kullanılmıştır. Sonuçta, matematik ve istatistik modeller değerlendirilmiş ve mukavemet özelliklerini tahmin etme açısından performansları karşılaştırılmıştır. Böylece, şönil ipliğin kopma kuvvetinin teorik ve istatistik modeller ile tahmin edilebileceği kanıtlanmıştır. Şönil ipliğin kopma kuvveti üzerinde anlamlı olan etken faktörlerin, bağ iplik numarası ve şönil ipliğin büküm değeri olduğu belirlenmiştir. Şönil ipliğin uzama oranını tahmin etmek için güçlü bir istatistik model elde edilememesine karşın bu model doğrulamada oldukça başarılı sonuçlar vermiştir.Tensile characteristics of yarn have a great effect on performance of textile products. In this study, tensile characteristics (i.e. breaking force and elongation properties) of chenille yarns are investigated using theoretical and statistical approaches. The aim of this investigation is to explain the effect of selected production parameters and yarn components on tensile properties of chenille yarn and to develop some practical models to predict the tensile properties before production. In theoretical approach, a mathematical prediction model was developed by using geometrical methods for breaking force of chenille yarn. 27 different chenille yarn samples were produced according to an experimental design which contains different levels of effective factors. In statistical approach, the data sets were divided into two parts of 20 and 7 sets. First data group was used in stepwise regression analysis and second data group was used for verification. Finally, the mathematical and statistical models were evaluated and compared their performances in terms of estimating tensile properties. As a result, it has proved that breaking force of chenille yarn can be estimated by theoretical and statistical methods. The significant effective factors on breaking force of chenille yarn are count of binder yarn and twist level of chenille yarn. It was not obtained a strong statistical model for elongation of chenille yarn but the model was quite succesfull in verification

Hareketli populasyonların tahminlenmesinde kullanılan işaretleme yöntemine ilişkin istatistik modellerin karşılaştırılması üzerine bir araştırma

Günümüzde hemen hemen tüm bilim dallarında olduğu gibi kantitatif biyoloji alanında da ortaya çıkan araştırma sorunlarının modellenmesinde ve değerlendirmesinde istatistik yöntemlerden geniş ölçüde yararlanılır. Kantitatif biyolojide araştırmacıların en çok üzerinde durduğu konulardan biri, üzerinde çalışılan popullasyonda bulunan birey sayılarının belirlenmesidir. Popullasyon büyüklüğü hakkında edinilen bilgiler bir yandan populasyon büyümesi, poplulasyonu oluşturan bireylerin ekolojik koşullara uyumları, tabi seleksiyon ve evolusyonun izlenmesi gibi bilimsel konuları incelemesinde, diğer yandan günlük yaşantımızda balık ve av hayvanları gibi insan beslenme kaynaklarının kontrol altında tutulmasının büyük yararı vardır. Populasyon büyüklüğünün belirlenmesi için doğrudan sayım temeline dayalı yöntemler bulunmasına karşın özellikle yüz yılımızın ortalarına doğru populasyon örnekleme yöntemlerinden yaygın bir şekilde yararlanılmaya başlanmıştır. En çok kullanılan örnekleme yöntemleri ise populasyondan bir kısım bireyin alınıp işaretlenerek populasyona döndürülmesi ve yine aynı populasyondan daha sonra yapılan örneklemelerde bulunan işaretli birey sayılarına ilişkin kayıtların tutulmasına dayalı yakala-tekrar yakala yöntemidir. Bu yönteme göre populasyonun 2. ve daha sonraki örneklemelerinde görülen işaretli birey sayısı bir şans değişkeni olduğundan bu değişkenin dağılışına ilişkin değişkin istatistik modeller varsayılabilir. Varsayılan bu modeller doğal olarak değişik popullasyon tahminlerine yol açmakta ve modellerin birbirine göre durumlarının incelenmesi sorunu ile karşı karşıya gelinmektedir. Çalışmamız yakala-tekrar yakala örnekleme yöntemine göre hareketli popullasyonların tahminlemesinde kullanılan istatistik modellerin karşılaştırmasına yöneliktir. Bu amaçla, doğum, ölüm ve göç gibi populasyonlarda bulunan birey sayılarını etkileyen etmenlerin bulunmadığı veya bu etmenlerin söz konusu olamayacağı devrelerde tahminlerin yapılması istendiği kapalı populasyonlar üzerine durulmuştur. Kullanılan istatistik modeller her şeyden önce tek veya çoklu işaretleme yöntemlerine göre değişir. Tek işaretleme yöntemine göre sırasıyla hipegeometrik ve binomial modellere uygun olarak Chapman ve Bailey düzeltmeleri ile populasyon tahminleri elde edilmiştir. Çoklu işaretleme yöntemine göre üzerinde durulan modeller genelleştirilmiş hipergeometrik genelleştirilmiş binomial, ortalama petersen, schumacher-eshmeyer ve tanaka modelleridir. Bu modellerden ilk 3'ü en yüksek olabilirlik diğerlei en küçük kareler yöntemine göre nokta tahminlerinin elde edilmesine olanak verir. Çalışmada ayrıca çoklu işaretleme yöntemine göre genelleştirilmiş hipergeometrik ve binomial modellere yapılan poisson ve normal dağılış yaklaşımları ile doğrusal regresyon modeli yaklaşımının durumu incelenmiş ve bu amaçla 3 yaklaşım modeli için aralık tahminleri elde edilmiştir. Kapalı populasyon tahminlerine olanak veren denemeler bilgisayar similasyonu yoluyla yapılmıştır. Bu amaçla önceden belirlenen büyüklüklerde populasyonlar oluşturulmuş ve bu populasyonlar değişik örnekleme oranlarında s=9 defa örneklenmişlerdir. Çalışmamızda gerçek populasyon büyüklüğü (N) ve örnekleme oranı (p) için aşağıdaki değerler kullanılmıştır:N:25 , 50, 75, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500, 750, 1000P: 0,.10, 0.20, 0.30, 0.40, 0.50, 0.60 Belirgin bir N ve p kombinasyonunda s=9 örnekleminin yapıldığı n=20 similasyon denemelerinin sonucu olan herbir örneklemede bulunan birey sayıları (ni)ve bunların içlerinden önceden işaretlenmiş bireylerin sayısı ve bunlar içinde önceden işaretlenmiş birey sayıları kaydedilmiştir. Bu veriler kullanılarak yukarıda açıklanan istatistik modelere göre populasyon büyüklükleri için nokta ve aralık tahminleri elde edilmiştir. Nokta tahminlerinin birbiriyle karşılaştırılmasında sapma (bias) ve karesi alınmış hata ortalaması (mean squared error) kriterleri gerçek populasyon büyüklüğü (N) için standardize edilerek oransal sapma (%OS) ve oransal karesi alınmış hata ortalaması şeklinde olacaktır. Aralık tahminlerinin karşılaştırılmasında ise aralık sınırlarının farkı olarak elde edilen uzunlukların ortalaması kullanılmıştır

Süt sığırlarında melezleme parametrelerinin tahminlenmesinde farklı yaklaşımların ve yöntemlerin karşılaştırılması

97 SUMMARY Comparison of different approaches and methods in the estimation of crossbreeding parameters in dairy cattle populations. This research was carried out to determine the genetic effects of crossbreeding for milk production traits in crossbred dairy cattle population. Additive and non-additive genetic parameters for 305 days milk, fat and protein yields in the first lactation were estimated using different methods. Genetic effects estimated were additive breed difference, heterosis and recombination loss, or additive, dominance and epistatic effects depending upon the methods used. Variance components and heritabilities of the traits considered were also estimated using regression and group models. Milk production records were obtained from the Milk Marketing Board (MMB) of England and Wales. The data set was sampled from the population of heifers calving from November 1987 to October 1989. Computers simulation was used for the comparison of estimates from different models with known parameter values to discuss the relationships between genetic and statistical models. Nine populations including three levels of genetic effects in which are additive effects only (Dl), additive-dominant effects (D2) or additive-dominant-epistatic effects (D3), using three heritability levels (.15,.30 and.60) were designed. Additive models with genetic groups according to genetic composition of progeny (Gl), genetic composition of the sire and the dam (G2), cross type of progeny (G3) or linear regression on breed fraction of the progeny (Ml) were compared with non-additive models. The non-additive models with a linear regression on breed fraction and heterozygosity (M2) or a linear regression on breed fraction, heterozygosity and recombination loss in the progeny (M3) were used. Seal ling test, joint scalling test and also the equations given by Hayman(1958), Jinks and Jones(1958), Hill(1982) and Hagger(1986) were used to estimate additive, dominant and epistatic effects. Epistatic contribution is generally expected to be non-significant. This expectation was checked in actual population and its effects on the parameter estimation were investigated in the genetically different populations using simulation experiments.98 Estimates of crossbreeding effects for milk production trails were generally small, but significant Breed difference and heterosis were found to be significant (P.0.01) tor milk, fat and protein \ields while recombination loss was not to be significant (P>0.()5) for fat yield in the regression models. Model M3 gave unbiased estimates for crossbreeding parameters in all populations. Breed di I Verence, heterosis and recombination loss estimates from M3 model were 484142 kg, 1 18 J 26 kg and -1031.43 kg for milk yield, 19.4 ±1.7 kg, 5.6±1.1 kg and -0.6Ü.8 kg for fat yield, 10.İ1İ.3 kg, 3.710.8 kg, -1.911.3 kg for protein yield, respectively. By comparison with three regresion models biased estimates were obtained for additive effects with model Ml when non-additive genetic effects were found to be significant (D2 and D3) and also with M2 model when cpistatic effects were found to be significant (D3). Estimates for breed difference with model Ml were overestimated by 16 % in population D2 and underestimated by 13 % in D3 population. Estimates for breed difference in the M2 model were unbiased when population has both additive and additive-dominant genetic effects. However in the population D3 breed difference were underestimated by 20 % in the M2 model. Epistatic effects were additive by additive interactions in the population which has recombination loss effects. In the simulation study with known recombination level of -275 kg, cpistatic effects were estimated as negative using regression models and equations. In contrast AA and AD effects were found to be pozitive, while DD was found to be negative from six parameters models. There was no statistical difference among models in terms of error variance while the G3 model gave biased estimates for sire variance in some populations which have non-additive effects. Heritability estimates were affected by non-additive effects. Only the M3 model gave unbiased heritability estimates. It was concluded that non-additive statictical models was preferable for estimation of crossbreeding parameters and variance components.95 ÖZET Bu çalışma, melez süt sığırlarında süt verim özellikleri bakımından melezlemenin etkisini incelemek amacıyla yürütülmüştür. Bu amaçla her özellikte eklemeli ve eklemeli olmayan etkiler tahminlenmiştir. Genetik etkiler, gen etkileri düzeyinde (A, D, AA, AD ve DD) veya gen etkileri sonucu oluşan belirli parametreler (ırk farklılığı, melez azmanlığı ve rekombinasyon kaybı) düzeyinde tahminlenmiştir. Eklemeli ve eklemeli olmayan etkileri tahminlemede kullanılan farklı yaklaşımlar karşılaştırmalı olarak ele alınmıştır. Melez populas) onlarda parametre tahminlemede kullanılan genetik ve istatistik modellerin tahminleme üzerine etkisi tartışılmıştır. Hayvan ıslahında yaygın olarak kullanılan eklemeli model ile melezleme çalışmalarında kullanılan eklemeli-dominant model yaklaşımlarının geçerlilikleri test edilmiştir. Kullanılan modellerin genetik etki, varyans komponentleri ve kalıtım derecesi tahmininde meydana getireceği etkiler ortaya konulmuştur. Araştırma, İngiltere'deki British-Friesian, Holstein-Friesien ve melezlerinden oluşan populas) onunda buzağılama tarihi Kasım 1987 ile Ekim 1989 arasında olan pedigrili bireylere ait 43,744 adet birinci laktasyon kaydı üzerinde gerçekleştirilmiştir. Birinci laklasyonda 305 günlük süt, yağ ve protein verimleri incelenmiştir Gerçek verilerden elde edilen sonuçlan daha doğru yorumlayabilmek ve değişik genetik yapıdaki populas) onlarda melezleme parametrelerini tahminleme yöntemlerini karşılaştırmak için benzeşim çalışması da yapılmıştır. Benzeşim çalışmasında, populasyonun bilinen genetik yapısına karşılık, genetik parametreleri talınıinlemede kullanılan genetik ve istatistik modeller arası ilişki daha ayrıntılı incelenmiş, melezleme parametrelerini tahminlemeyi amaçlayan araştırmalar için öneriler yapılmıştır. Üç genetik etki ve üç kalıtım derecesi düzeyi olmak üzere toplam dokuz farklı genetik yapıda populasyon oluşturulmuş, parametre tahminleri bu gruplarda gerçekleştirilmiştir. Eklemeli ırk farklılığı tüm gruplarda 1000 kg olarak alınırken, ilk düzeyde (Dİ) başka bir genetik etki modele alınmamıştır. D2 düzeyinde ırk farklılığı yanında melez azmanlığı, D3 düzeyinde, D2 düzeyine ek olarak rekombinasyon kaybı da modele alınmıştır. Genetik etkileri tahminleme bakımından eklemeli ve eklemeli olmayan modellerle karşılaştırılansın Genetik etkiler ayrıca ölçümleme ve birleşik ölçümleme testi ile farklı araştırıcılar tarafından bu amaçla önerilen eşitlikler kullanılarak da tahminlenmiştir. İncelenen verim özelliklerinde ebeveyn populasyonlar arası eklemeli farklılık ile eklemeli olmayan etkiler genel olarak düşük düzeyde, fakat önemli (P 0.05) bulunmuştur. Populasyonda geçerli olduğu varsayılan96 genetik model ile genetik modele bağlı olarak kullanılan istaslistik modelin, eklemeli ve eklemeli olmayan etkilerin tahminlemesini önemli derecede etkilediği saptanmıştır. İncelenen modeller karşılaştırıldığında eklemeli, dominant ve epistatik etkileri içeren M3 regresyon modelinin, farklı genetik etkilere sahip populasyonlarda sapmasız tahminler verdiği saplanmıştır. M3 modeli ile süt, yağ ve protein verimlerinde tahminlenen ırk farklılıkları sırasıylc 484±42 kg, İS>.4± 1.7 kg ve 10. 1±1.3 kg, melez azmanlığı düzeyleri sırasıyle 118±26 kg, 5.6±1.1 kg ve 3.710.8 kg olarak tahminlenmiştir. M3 regresyon modelinde epistatik etkileri açıklayan rekombinasyon kaybı parametresi yağ verimde önemsiz bulunurken, süt ve protein verimlerinde sırasıyla -103±43 kg ve -1.9±1.3 kg düzeylerinde ve önemli (P 0.05) tahminlenmiştir. Talim inlemelerde kullanılacak genetik model ile buna bağlı olarak seçilen istatistik modelin düzeyi tahminlemeler üzerinde etkili olduğu saptanmıştır. Benzeşim çalışması sonuçları populasyonda eklemeli olmayan etkilerin önemli olması halinde eksik model kullanılmasının, eklemeli etkilerin sapmalı tahminlenmesine yol açtığını göstermiştir. Eklemeli-dominant etkili populasyonda, Mİ modelinin kullanılması sonucunda ırk farklılığı, beklenen düzeyden ortalama olarak %16 oranında daha yüksek tahminlerken, populasyonda eklemeli-dominant-epistatik etkilerin bulunması halinde %13 oranında daha düşük tahminlenmiştir. Dİ veya D2 populasyonlarında eklemeli etkilerle birlikte melez azmanlığı etkisinin de dikkate alındığı, fakat epistatik etkilerin ihmal edildiği istatistik model (M2) kullanılarak ırk farklılığı ve melez azmanlığı sapmasız tahminlenirken, D3 populasyonunda ırk farklılığı %20 daha düşük tahminlenmiştir. Farklı modeller kullanarak tahminlenen hata varyansları sapmasız tahminlenmiştir. Bununla birlikte düşük düzeyde kalıtım dereceli (%1S) özellikte G3 modeli ile tahminlenen baba vary ansı, D2 ve D3 parametre düzeylerinde, orta düzeyde kalıtım dereceli (%30) özellikle ise D2 düzeyinde beklenen düzeyden sapmalı sonuçlar vermiştir. Yüksek düzeyde kalıtım derecesinde (0.60) baba varyansı sapmasız tahminlenmiştir. Kalıtım dereceleri genel olarak Dİ düzeyinde G3 modeli ile, D2 ve D3 düzeylerinde Mİ, Gl ve G3 modelleri ile sapmalı tahminlenmiştir. Sonuç olarak melez populasyonlarda genetik etkileri tahminlcmcdc eklemeli olmayan etkileri içeren modellerin (örneğin M3) kullanılması önerilmişti