Türkiye’de Organik Bal Üretiminin Yıllara Göre Değişiminin Regresyon Analizi ile İncelenmesi Üzerine Bir Çalışma

Bu çalışmada, Türkiye’de 2004-2016 yılları arasındaki organik bal üretimdeki değişimler regresyon analizi ile incelenmiştir. Regresyon analizinde, lineer, kuadratik, kübik, logaritmik ve ters regresyon modelleri karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Bu modeller ile elde edilen R2 değerleri sırasıyla; 0,16; 0,62; 0,70; 0,37; 0,52, R ̅^2 değerleri 0,08; 0,54; 0.60; 0.31; 0.48 ve hata kareler ortalaması (HKO) değerleri 48743,01; 24376,61; 21228,61; 36580,48; 27563,47 olarak bulunmuştur. Parametre tahminleri anlamlı bulunan, R ̅^2 değeri en yüksek ve HKO değeri en düşük olan kuadratik regresyon modeli en uygun model olmuştur. Bu regresyon modeline göre, 2017 ve 2018 yıllarında organik bal üretim miktarının sırasıyla; 693 ve 891 ton olacağı tahmin edilmiştir. Ayrıca, aynı dönem içinde organik olmayan bal üretiminin regresyon analizi de yapılmış ve lineer regresyon modeli en uygun model olarak belirlenmiştir. Bu model için R2=0,77 ve R ̅^2=0,75 olarak hesaplanmıştır. Sonuç olarak, organik ve organik olmayan bal üretim miktarlarının farklı regresyon modelleri ile tahmin edilebileceği kanısına varılmıştır

Examination of plant and animal products according to the provinces in Turkey by Cluster Analysis

Bu araştırmada, Türkiye'de 2016 yılında 81 ile ait 11 tarım değişkeni kullanılarak, benzer yapıyı gösteren homojen il gruplarının belirlenmesi ve Türkiye’de benzer iller grubunun ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Bu nedenle "K ortalamalar kümeleme" ve “Hiyerarşik kümeleme” yöntemleri kullanılmıştır. Türkiye'de iller küme analizi yöntemiyle istatistiksel olarak 5, 7 ve 10 kümeye ayrılıp test edilmiştir ve küme sayısı belirlenmiştir. Bulunan sonuçlara göre en anlamlı kümeleme 7’li sınıflandırma sonucunda elde edilmiştir. Analiz sonuçları, Dendrogram ve Aglomeratif Tablo ile de desteklenmiştir. Analizde uzaklık olarak kullanılan Karesel Öklid ve Pearson Yakınlık Matriksi kriterlerine göre Türkiye’de tarım göstergelerinde birbirine en çok benzeyen illerin Rize ve Yalova, en az benzeyen illerin ise Konya ve Adana olduğu görülmüştür. 7 küme ile tarım göstergeleri bakımından birbirine benzeyen illerin kümelenmesinde; 1. Kümede Adana, Ankara, Çorum, Diyarbakır, Edirne, Mardin, Şanlıurfa ve Tekirdağ, 3. Kümede Eskişehir ve Yozgat, 4. Kümede Balıkesir, İzmir ve Van, 5. Kümede Afyonkarahisar, Aksaray, Karaman, Kayseri, Sivas ve Tokat, 6. Kümede Ağrı, Aydın, Bursa, Çanakkale, Denizli, Erzurum, Manisa, Muğla, Muş, Sakarya ve Samsun, 7. Kümede Konya ve 2. Kümede ise geriye kalan diğer iller yer almıştır. Kümeleme yöntemiyle illerin ayırımına ve homojen yapı göstermelerine sebep olan değişkenler ile illerin oluşturduğu farklı tarım bölgeleri tespit edilmiştir.In this study, 11 agricultural variables for 81 provinces in Turkey in 2016 were used to identify homogeneous province clusters with similar structures and reveal groups of similar provinces in Turkey. For this reason, "K average means clustering" and "Hierarchical clustering" methods were used. Using cluster analysis, provinces in Turkey were statistically separated into 5, 7 and 10 clusters and tested, and the number of clusters was determined. According to the results, the most significant clustering was obtained by 7 clusters. Analysis results were also supported by Dendrogram and Agglomerative Table. According to Quadrature Euclidean and Pearson Proximity Matrix criteria, which were used as distance in the analysis, the provinces most similar to each other in Turkey based on agricultural indicators were Rize and Yalova, while the least similar provinces were Konya and Adana. The clusters of provinces that were similar to each other in terms of agricultural indicators based on 7 cluster analysis were: Adana, Ankara, Çorum, Diyarbakır, Edirne, Mardin, Şanlıurfa and Tekirdağ in Cluster 1; Eskişehir and Yozgat in Cluster 3; Balıkesir, İzmir and Van in Cluster 4; Afyonkarahisar, Aksaray, Karaman, Kayseri, Sivas and Tokat in Cluster 5; Ağrı, Aydın, Bursa, Çanakkale, Denizli, Erzurum, Manisa, Muğla, Muş, Sakarya and Samsun in Cluster 6; Konya in Cluster 7; and the remaining provinces in Cluster 2. By means of clustering, variables causing the clustering of provinces and showing a homogeneous structure, and different agricultural regions formed by the provinces were identified

Performance and Some Carcass Traits of Turkey Fed on Diets Containing Different Protein and Lysine Levels

The present study was designed to determine the effects of different dietary protein and lysine levels on the growth performance and some carcass traits of Bronze turkeys reared in intensive conditions. A total of 180 mixed sex one-day old Bronze turkeys were equally divided into four dietary treatments (three replications per treatment) from 0 to 16 week of age. The experimental diets were formulated to meet both crude protein and lysine levels of 100 (control), 110, 90 and 80 % of NRC (1994) recommendations. Diets were changed at 4-week intervals corresponding NRC (1994) nutrient recommendations and were fed from 0 to 4, 4 to 8, 8 to 12 and 12 to 16week of age. Other nutrients of experimental diets differing in both protein and lysine were some the levels in general. Although BW of male and mixed sex turkeys at the 16 week of age was not influenced by dietary treatments, turkey fed 80% NRC protein and lysine levels had BW significantly lower than that of turkeys receiving 100 and 110% of NRC recommended dietary treatments on cumulative feed consumption, feed conversion ratio, and dressing percentage of turkeys. Decreasing dietary crude protein and lysine levels to 80% of NRC recommendation resulted in percentage of edible internal organs lower (P&lt;0,05) than that of turkeys fed diets containing 100 and 110% of NRC protein and lysine. This experiments demonstrates that dietary both protein and lysine can be decreased to approximately 90% of NRC recommendation in Bronze turkeys.Key words: Bronze turkey, protein, lysine, performance, carcass.</p