Çok seviyeli regresyon modelleri ve uygulamaları

Abstract

Son yirmi yıl civarında geliştirilmiş olan çok seviyeli regresyon modelleri, hiyerarşik ya da iç içe veri yapısına sahip veri setlerinin analizinde oldukça kullanışlı olduğundan birçok farklı alanda kabul görmüş bir yöntemdir. Veri setinin yapısından kaynaklı olarak ortaya çıkan gözlemler arası korelasyon ve veri setinde yer alan seviyeler bu modellerce kolayca ifade edilebilmektedir. Veri setindeki iç içe yapının ve gözlemler arası bağımlılıkların göz ardı edilerek geleneksel istatistiksel yöntemlerle hiyerarşik verilerin analiz edilmesi ile yapılan analiz sonuçlarında yanlı parametre ve yanlış hata terimi tahminleri elde edilmesine sebep olur. Bu da araştırmacılar tarafından hiyerarşik veri yapısına sahip veri setlerinin analizinde çok seviyeli regresyon modellerinin kullanılmasını bir nevi zorunlu kılmaktadır. Çok seviyeli regresyon modellerinin zirai alandaki kullanımı çok yaygın olmadığı için bu çalışmanın amacı İngiliz Siyah Alaca ırkı sığırlarına süt verimlerini veri setinde çok seviyeli modelleme yöntemini uygulayarak bu alana bu konuyu tanıtmaktır. İlk olarak ortalama süt verimleri bağımlı değişken olarak alınıp regresyon modeli ve çok seviyeli regresyon modelleri kullanılarak analizler yapılmıştır. Bunun yanı sıra kontrol günü süt verimleri için çok seviyeli modelleme yönteminin tekrarlanan ölçümler veri setine nasıl uygulanacağı gösterilmiştir. Bu çalışmanın sonucunda, veri setindeki seviyelerin göz önüne alınması gerektiği ve çok seviyeli regresyon modellerin veri seti yapısına en uygun model olduğuna karar verilmiştir.