Morkaraman Kuzularının Vücut Ölçüleri ve Karkas Parça Ağırlıkları Arasındaki İlişkinin Değerlendirilmesinde Kanonik Korelasyon Analizinin Kullanılması

Benzer belgeler
MIXED REGRESYON TAHMİN EDİCİLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. The Comparisions of Mixed Regression Estimators *

Akkeçi Oğlaklarında Kesim Öncesi ve Kesim Sonrası Ölçülen Bazı Özellikler Arasındaki İlişki Yapısının Kanonik Korelasyon Analizi ile İrdelenmesi

Biyoistatistik (Ders 7: Bağımlı Gruplarda İkiden Çok Örneklem Testleri)

SİYAH-ALACA TOSUNLARIN DEĞİŞİK DÖNEMLERDEKİ VÜCUT ÖLÇÜLERİ VE VÜCUT ÖLÇÜLERİNDEN CANLI AĞIRLIĞIN TAHMİNİ. Atakan KOÇ,Numan AKMAN

KRONĐK BÖBREK YETMEZLĐĞĐ HASTALIĞINDA ÖNEMLĐ FAKTÖRLERĐN BELĐRLENMESĐ

Malzeme Bağıyla Konstrüksiyon

KİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES

Açık işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinamik Programlama Tekniği

Anahtar kelimeler: Kanonik korelasyon, çok değişkenli analiz, kanonik değişken

Farklı Madde Puanlama Yöntemlerinin ve Farklı Test Puanlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Korelasyon. Korelasyon. Merkezi eğilim ve değişim ölçüleri bir defada sadece bir değişkenin özelliklerini incelememize imkan tanır.

İstatistikçiler Dergisi

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 14 Sayı: 1 sh Ocak 2012

) ile algoritma başlatılır.

Türkiye de Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındaki Nedensellik İlişkisi:

Aşınmadan aynalanan hasar, gelişmiş ülelerde gayri safi milli hasılanın % 1-4 ü arasında maliyete sebep olmata ve bu maliyetin % 36 sını abrasiv aşınm

MAK341 MAKİNA ELEMANLARI I 2. Yarıyıl içi imtihanı 24/04/2012 Müddet: 90 dakika Ögretim Üyesi: Prof.Dr. Hikmet Kocabas, Doç.Dr.

Stokastik Süreçler. Bir stokastik Süreç ya da rastgele süreç şöyle tanımlanabilir.

Ders 2 : MATLAB ile Matris İşlemleri

Kollektif Risk Modellemesinde Panjér Yöntemi

Farklı Sıcaklıkların Scymnus subvillosus un Bıraktığı Yumurta Sayıları Üzerine Etkilerinin Karışımlı Poisson Regresyon ile Analiz Edilmesi

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon

Kİ KARE TESTLERİ. Biyoistatistik (Ders 2: Ki Kare Testleri) Kİ-KARE TESTLERİ. Sağlıktan Yakınma Sigara Var Yok Toplam. İçen. İçmeyen.

SAÜ Fen Edebiyat Dergisi (2009-II) ÜÇ BOYUTLU LORENTZ UZAYI MANNHEİM EĞRİ ÇİFTİ ÜZERİNE A. ZEYNEP AZAK

Esmer Irkı Sığırlarda Süt Verimi Üzerine Etkili Faktörlerin Path Analizi İle Belirlenmesi

DERS III ÜRETİM HATLARI. akış tipi üretim hatları. hat dengeleme. hat dengeleme

Çok Yüksek Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardaki OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi

The Study of Relationship Between the Variables Influencing The Success of the Students of Music Educational Department

Matris Unutma Faktörü İle Uyarlanmış Kalman Filtresinin Başarım Değerlendirmesi

LOGRANK TESTİ İÇİN GÜÇ ANALİZİ VE ÖRNEK GENİŞLİĞİNİN HESAPLANMASI ÖZET

SAKARYA HAVZASI AYLIK YAĞIŞLARININ OTOREGRESİF MODELLEMESİ

TESİSLERDE MEYDANA GELEN PARALEL REZONANS OLAYININ BİLGİSAYAR DESTEKLİ ANALİZİ

Kalite Fonksiyon Yayılımı Quality Function Deployment. Ar. Gör. Serdar Kılınç

EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3-2 Yıl:

141 Araştırma Makalesi. Türkiye de Karpuz Üretiminde Üretim-Fiyat İlişkisinin Almon Gecikme Modeli ile İncelenmesi

DENEY 3. HOOKE YASASI. Amaç:

Ufuk Ekim Accepted: January ISSN : yunal@selcuk.edu.tr Konya-Turkey

Basitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN

SİYAH ALACA SIĞIRLARDA 305 GÜNLÜK SÜT VERİMİ ÜZERİNE ETKİLİ FAKTÖRLERİN PATH ANALİZİ İLE İNCELENMESİ

Çoklu Unutma Faktörleri ile Uyarlı Kalman Filtresi İçin İyileştirme

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

OCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE VENTILATION NETWORKS)

İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI İÇİN RADAR KAPLAMA ALANLARINDAN KAÇINACAK EN KISA ROTANIN HESAPLANMASI

ANALİZ CEBİR. 1. x 4 + 2x 3 23x 2 + px + q denkleminin kökleri (a, a, b, b) olacak şekilde. ikişer kökü aynı ise ise p ve q kaçtır?

BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

DALMIŞ YÜZEYLERDEKİ KUVVETLER

Dinamik Sistem Karakterizasyonunda Averajlamanın Hurst Üsteli Üzerinde Etkisi

ÖZEL EGE LİSESİ 13. OKULLAR ARASI MATEMATİK YARIŞMASI 8. SINIF ELEME SINAVI TEST SORULARI

SERVOVALF VE HİDROLİK SİSTEMDEN OLUŞAN ELEKTROHİDROLİK BİR DÜMEN SİSTEMİNİN KONUM KONTROLÜ

GÜNEŞ ENERJİSİ SİSTEMLERİNDE KANATÇIK YÜZEYİNDEKİ SICAKLIK DAĞILIMININ SONLU FARKLAR METODU İLE ANALİZİ

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Elektronik Dergisi Sayı 12 Ocak 2015

VII. BÖLÜM İÇME SUYU ŞEBEKELERİ

PI KONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ

Genetik Algoritma ile Mikrofon Dizilerinde Ses Kaynağının Yerinin Bulunması. Sound Source Localization in Microphone Arrays Using Genetic Algorithm

Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 22 (45): (2008) 89-93

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 13 Sayı: 1 sh Ocak 2011

T.C SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜNDE DENEY TASARIMLI SÜREÇ OPTİMİZASYONU. Musa CAN YÜKSEK LİSANS TEZİ

BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI

ÇOK DEĞİŞKENLİ ÇOKLU DOĞRUSAL REGRESYON ANALİZİNİN İNCELENMESİ Nazlı Elif GÜNAŞDI Yüksek Lisans Tezi Zootekni Anabilim Dalı Biyometri ve Genetik

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa

Cahit Arf Liseler Arası Matematik Yarışması 2008

Bulanık Hedef Programlama Yöntemi ile Süre-Maliyet-Kalite Eniyilemesi

Hesaplamalı Tarifler I: Newton ve Benzeri Metodlar

2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması

ÜLKEMİZ EGE KIYILARI İÇİN DENİZ SEVİYELERİNİN UZUN DÖNEM DEĞİŞİMLERİ

2. TRANSFORMATÖRLER. 2.1 Temel Bilgiler

(b) ATILIM Üniversitesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Böl.

biçiminde standart halde tanımlı olsun. Bu probleme ilişkin simpleks tablosu aşağıdaki gibidir

BİR FONKSİYONUN FOURİER SERİSİNE AÇILIMI:

İZMİR DEKİ ÖZEL VE DEVLET ÜNİVERSİTELERİNDEKİ ÖĞRENCİLERİN BAŞARILARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ VE KARŞILAŞTIRILMASI ÖZET

Borsa Performans Oranları ve Diğer Finansal Oranlar Arasındaki İlişkinin Kanonik Korelasyon Analizi ile İncelenmesi

Tremalarla Oluşum: Kenar uzunluğu 1 olan bir eşkenar üçgenle başlayalım. Bu üçgene S 0

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 2 sh Mayıs 2003

Dinamik Programlama Tekniğindeki Gelişmeler

Makale KAZANLARDA EKSERJĐ ANALĐZĐ

Tekrarlanabilirlik. Sapma, Tekrarlanabilirlik, Tekrar yapılabilirlik, Kararlılık, Doğrusallık. Sapma

Bu deneyin amacı Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır.

Kuvvet kavramı TEMAS KUVVETLERİ KUVVET KAVRAMI. Fiziksel temas sonucu ortaya çıkarlar BÖLÜM 5 HAREKET KANUNLARI

AYIRMA ANALİZİNE MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMLARI. H.Hasan ÖRKCÜ DOKTORA TEZİ İSTATİSTİK

RASGELE SÜREÇLER. Bir X rasgele değişkenin, a ve b arasında tekdüze dağılımlı olabilmesi için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi olmalıdır.

Afrika Birliği Ülkelerinin Sosyal ve Ekonomik Göstergeleri Arasındaki İlişkinin Kanonik Korelasyon Analizi ile İncelenmesi

k = sabit için, Nikuradse diyagramını şematik olarak çiziniz. Farklı akım türlerinin

KAMU PERSONELÝ SEÇME SINAVI PUANLARI ÝLE LÝSANS DÝPLOMA NOTU ARASINDAKÝ ÝLÝÞKÝLERÝN ÇEÞÝTLÝ DEÐÝÞKENLERE GÖRE ÝNCELENMESÝ *

BURSA İLİNDEKİ BİR KONUTUN ISITILMASINDA KLİMA SİSTEMLERİNİN KULLANILMASININ İNCELENMESİ

A İSTATİSTİK KPSS-AB-PÖ/ X rasgele değişkeninin olasılık fonksiyonu. 4. X sürekli raslantı değişkeninin birikimli dağılım fonksiyonu,

Çok Taşıyıcılı Gerçek Zaman WiMAX Radyoda Zaman Bölgesi ve Frekans Bölgesi Kanal Denkleştiricilerin Teorik ve Deneysel BER Başarım Analizleri

28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR.

k tane bağımsız değişgene bağımlı bir Y değişgeni ile bu bağımsız X X X X

DÜŞÜK SICAKLIKTA ISI KAYNAĞI KULLANAN BİR ABSORBSİYONLU SOĞUTMA SİSTEMİNİN TERMOEKONOMİK OPTİMİZASYONU

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

= + ise bu durumda sinüzoidal frekansı. genlikli ve. biçimindeki bir taşıyıcı sinyalin fazının modüle edildiği düşünülsün.

PSK 510 Research Methods and Advanced Statistics

ÖZET Doktora Tezi KARAYAKA KUZULARINDA ÇEŞİTLİ KARKAS ÖZELLİKLERİNİN ÇOK DEĞİŞKENLİ İSTATİSTİKSEL ANALİZ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK YORUMLANMASI Füsun CO

Zemin Suyu II. Yrd.Doç.Dr. Saadet Berilgen

Transkript:

Atatür Üniv. Ziraat Fa.Derg. 40 (), 1-10, 009 ISSN : 1300-9036 Moraraman Kuzularının Vücut Ölçüleri ve Karas Parça Ağırlıları Arasındai İlişinin Değerlendirilmesinde Kanoni Korelasyon Analizinin Kullanılması Ömer Cevdet BİLGİN Nurinisa ESENBUĞA Atatür Üniversitesi, Ziraat Faültesi Zooteni Bölümü, 540 Erzurum (ocbilgin@atauni.edu.tr, esenbuga@atauni.edu.tr) Geliş Tarihi : 9.1.008 ÖZET: Ço değişenli istatistisel yöntemlerden birisi olan anoni orelasyon analizi her birisi birden fazla değişen içerebilen ii değişen grubu arasındai ilişiyi analiz etmeye yarar. Çalışmamızda Moraraman ere uzularından alınan 10 adet vücut ölçüsü ve 11 adet aras parça ağırlığı arasındai ilişi incelenmiştir. Kanoni ağırlılar, anoni yüler ve çapraz yüler incelenere, anoni varyetelerin anlamları orjinal değişenler cinsinden yorumlanmaya çalışılmıştır. İl anoni varyete çifti arasındai anoni orelasyon 0.991 olara belirlenmistir. Bu ilişinin yüse olması, söz onusu hayvanların vücut ölçümlerine bağlı olara, aras parça ağırlılarını tahminlemedei isabet derecesinin de yüse olacağını göstermetedir. Anahtar elimeler: Kanoni orelasyon, vücut ölçüleri, aras ağırlıları, Moraraman The Use of Canonical Correlation Analysis to Evaluate the Relationships between Body Measurements and Carcass Parts Weights in Moraraman Lambs ABSTRACT: Canonical Correlation Analysis (CCA), as a multivariate technique, has the ability to deal with two sets of multivariate variables simultaneously. In the present study, ten body measurement and eleven carcass parts weights from Moraraman male lambs were analyzed using CCA to examine the interdependent relationships between multiple body measurement and carcass weight variables. Canonical weights, canonical loadings and cross loadings were examined to interpret the meanings of the canonical variates in terms of the original variables. The canonical correlation between the variates in the first pair was 0.991. This high canonical correlation clearly displays a general framewor of association between body measurements and carcass parts weights. Keywords: Canonical correlation, body measurement, carcass weight, Moraraman GİRİŞ Ço değişenli istatistisel analiz tenileri latent ilişiler için yapılaca analizlerde etili sonuclar elde etmemizi sağlamatadır (Johnson vd., 1980). İi ayrı değişen grubu arasındai ilişinin analiz edilmesinde en yararlı analizlerden birisi olan anoni orelasyon analizi hayvan yetiştirme alanında ölçülen çeşitli morfoloji ve fizyoloji araterlere ait ço değişenli verilerin analizi için ullanılmatadır (Johnson vd., 1980; Compton, 197; Miguel, 197; Desmoulin vd., 1977; Brown, 1979; Gürbüz, 1989). Kanoni orelasyon analizi ile, herbiri birden fazla değişene sahip olabilen ii ayrı veri seti eş zamanlı olara analiz edilebilmete; yapısal ve uzamsal olara anlamlı sonuçlar üretilebilmetedir. Kanoni orelasyon analizi birden fazla bağımlı değişen üzerine birden fazla bağımsız değişenin etisini inceleme olanağı sağladığından, vücut ve arasa ait ço boyutlu ölçümler eş zamanlı olara analiz edilebilir. Bu yalaşım, çolu ölçümlerin aynı yönde etilere maruz alıp almadıları ve nispi paylarının ne ölçüde olduğu sorusunu cevaplamaya çalışmatadır. Üsteli, anoni orelasyon analizi, birden fazla bağımlı değişenin ayrı ayrı çolu regresyon analizleri ile modellenmesinde, hesaplama ve arşılaştırma adımlarında ortaya çıabilece I. tip hatayı da azaltmatadır (Thompson, 1991). Böylece, anoni orelasyon analizinin ullanımı, farlı bağımlı değişenler için ayrı regresyon eşitlilerinin sonuçlarının hesaplanması ve arşılaştırılmasına göre daha yararlıdır. Kanoni orelasyon analizi, özellile, bağımlı değişenlerin her birinin ayrı açılanması yerine, bağımlı değişen grubunun birlite açılaması düşünüldüğünde daha uygundur (Levine, 1977). Zooteni alanında bireylerden ölçülen morfoloji özelliler ile fizyoloji araterler topluluğu arasındai masimum orelasyonu sağlayaca doğrusal ombinasyonların bulunmasında ullanılmatadır. Özellile hayvancılıta vücut yapısına ilişin özelliler ile bazı verim özellileri arasındai ilişinin araştırılmasında anoni orelasyon analizinden yararlanılmatadır (Kocabaş ve ar., 1998). Bu çalışma, Moraraman ere uzularından alınan 10 adet vücut ölçüsü ve 11 adet aras parça ağırlığı arasındai ilişinin incelenmesi amacı ile yürütülmüştür. MATERYAL VE YÖNTEM Materyal Bu çalışmanın hayvan materyalini Atatür Üniversitesi Ziraat Faültesi Koyunculu İşletmesinde

Moraraman Kuzularının Vücut Ölçüleri ve Karas Parça Ağırlıları Arasındai İlişinin Değerlendirilmesinde Kanoni Korelasyon Analizinin Kullanımı yetiştirilen Moraraman ırı, bir yaşlı, 4 baş ere uzulara ait veriler oluşturmatadır. Moraraman ere uzularından esimden önce 10 farlı notadan vücut ölçümleri alınmış ve esimden sonra arasın 11 farlı parça ağırlıları çalışmamızın değişen setlerini oluşturmatadır. Diate alınan değişenler, vücut ölçümleri olara; vücut uzunluğu (VU), göğüs derinliği (GD), cidago yüseliği (CY), omuz yüseliği (OY), inci çevresi (IN), but çevresi (BÇ), ön göğüs genişliği (OGG), son sağrı genişliği (SSG), göğüs çevresi (GÇ), baş uzunluğu (BU), aras parça ağırlıları ise; soğu aras ağırlığı (SKA), boyun ağırlığı (BOA), omuz ağırlığı (OMA), ön ol ağırlığı (OKA), döş ağırlığı (DOA), bel ağırlığı (BEA), esas bel ağırlığı (EBA), but ağırlığı (BUA), sırt ağırlığı (SIA), arın ağırlığı (KAA), ara baca ağırlığı (ABA) dır. Vücut ölçülerinin saptanmasında ölçü bastonu ve ölçü şeridi ullanılmıştır. Soğu aras ağırlığı 50 g a duyarlı, aras parça ağırlıları ise 10 g a duyarlı tartı aletleri ile saptanmıştır. Yöntem Hotelling (1935, 1936) tarafından ço değişenli regresyon analizinin bir genellemesi olara geliştirilen anoni orelasyon analizi, herbirinde en az ii değişen içeren ii veri seti arasındai ilişinin mitarını belirlemeye çalışır. Kanoni orelasyon analizi bir settei değişenlerin doğrusal ombinasyonları ve diğer settei değişenlerin doğrusal ombinasyonları arasındai orelasyonlar üzerine odalanır. Amaç, doğrusal ombinasyonların tüm ortagonal çiftleri arasındai daha büyü orelasyonlara sahip olanlarını belirlemetir. Doğrusal ombinasyon çiftleri anoni varyeteler olara adlandırılır ve bunların orelasyonları da anoni orelasyonlardır. Kanoni orelasyon ii değişen seti arasındai ilişinin gücünün ölçüsüdür. Yöntemin esası, ii değişen seti arasındai yüse boyutlu ilişiyi, masimum orelasyonu yansıtabilece daha az sayıda anoni varyete çiftleriyle özetleyebilme çabasına dayanır. Değişen setlerinin indirgendiği anoni varyete çiftlerinin sayısı daha az sayıda değişen içeren gruptai değişen sayısına eşittir. X ile p sayıda değişen içeren bağımsız değişen seti ve Y ile q sayıda değişen içeren bağımlı değişen seti gösterilirse, X ve Y değişenlerinin herbiri üzerinden alınan n sayıdai gözlemlerin şansa bağlı bir örneği n ( p + q) veri matrisinde toplanabilir. Buna göre ovaryans matrisi aşağıdai şeilde düzenlenir. S XX S XY S =. (1) SYX SYY X 1, X,..., X p ve Y 1, Y,..., Y q, değişenlerinin sırasıyla U ve V gibi herhangi bir doğrusal ombinasyonları diate alındığında, taibeden eşitliler söz onusu olur: p U = a1 X1 + a X +... + a p X p = a = a X i = i X 1 i q V = b1 Y1 + by +... + bqyq = b = b Y i = iy 1 i. () Buna göre, U ve V şans değişenleri arasındai orelasyon atsayısı ise şu şeildedir: Cov Corr( U, V ) = Var a S XY b = a S a b S b XX YY ( U, V ) ( U ) Var( V ). (3) Yuarda bahsedildiği gibi Corr(U, V) yi masimize etme için a ve b atsayı vetörlerinin elde edilmesi gereir. Bu 3 numaralı eşitliğin Var ( U ) = Var( V ) = 1 e göre masimize edilere a ve b transpoze vetörlerinin belirlenmesi ile eşdeğerdir. Bu şeilde, il anoni varyete çifti, 3 numaralı eşitlite gösterilen orelasyonu masimize eden birim varyanslı U,V 1 1 doğrusalombinasyon çiftidir. Kanoni varyetelerin ıncı çifti ise öncei anoni varyete çiftleriyle, 1,,, ( 1), orelasyonu olmayan en büyü orelasyona sahip, maxcorr a,b * ( U, V ) = R = ρ C, (4) birim varyanslı U, V doğrusal ombinasyon çiftidir 1 U = e S X 1443 XX a 1 ve V = f S Y 1443 YY, b =1,, min(p,q). (5)

Ö.C.Bilgin, N.Esenbuğa * * * Burada ρ1 ρ... ρmin( p, q) ler, ˆ, eˆ ˆ 1,..., e min( p, q) eigen vetörlerine arşılı gelen e 1 1 1 1 min(p,q) sıralı XX S XY SYY SYX S XX S eigen değerleridir. fˆ, fˆ,...,ˆ f ler ise S 1 1 1 1 1 YY SYX S XX S XY SYY 1 1 f SYY SYX S XX e min( p, q) lerin eigen vetorleridir. Her bir, ile orantılıdır. X ve Y vetörlerine ait değişenlerdei gözlemler standardize edildileri tadirde, örne ovaryans matrisi S, orelasyon matrisi R olur. Bu durumda, R C anoni orelasyonun aresi,, 1 1 1 R YY RYX R XX R XY RYY nin arateristi öleridir. Kanoni orelasyon eigen değerlerine arşılı gelen are-ötür ( U V ) = RC = λ Corr,. (6) Kanoni orelasyon analizi (sırasıyla X 1, X,..., X p ve Y 1, Y,..., Y q yerine) U1, U,..., U min( p, q) ve V1, V,..., Vmin( p, q) şelindei anoni varyeteler olara bilinen yeni değişenleri bize sağlar i; U nın ve nın her biri X ve Y setleri içindei ve arasındai V orelasyon yapısının farlı birer aynağı olara görülebilir. Kanoni orelasyonlar tanım gereği masimize edildiğinden, büyü ve önemli bir anoni orelasyon tahmini, her zaman, orjinal değişenlerin endi aralarında mevcut olan güçlü bir orelasyonu arşılama durumunda olmayabilir. İstatistisel olara önemli bir anoni orelasyon bulundutan sonrai adım, anoni varyete çiftlerinin ve bunlara arşılı gelen orjinal değişenlerin bu çodeğişenli ilişiye atılarının büyülüğünü yorumlamatır. Kanoni ağırlılar ve anoni yüler bu ilişiyi yorumlama için en sı ullanılan yollardan iisidir (Manly, 1986; Thompson, 1991). Standardize edilmiş ısmi regresyon atsayıları olan anoni ağırlılar hangi değişenlerin anoni varyetelere atılarının en az olduğunun belirlenmesinde ullanılabilir. Bu ağırlılar, her bir değişenin endi anoni varyetesinin içsel varyansına atısını vurgular. Bununla birlite anoni ağırlılar bir anoni varyete çifti arasındai ilişiyi esin olara yansıtma durumunda değildir. Stabil olmayan anoni ağırlıların ortaya çımasına sebep olan aynı anoni varyete içerisindei değişenler arasında çolu-eşdoğrusallı (multicolinearity) mevcut olduğu zaman anoni ağırlıların yararlılığı anoni çözümlemenin uygun yorumlanmasıyla sınırlı almatadır. Kanoni ağırlığın yorumlanmasında diğer bir saınca ise ilgili olduğu anoni varyetenin gözlenebilir bir değişen olmamasıdır. Bununla birlite, orjinal değişenler eşit varyanslı olmadılarında ve aynı birimle ölçülmedilerinde, ham atsayıların açılanabilmeleri için standardize edilmeleri gereir (Dillon ve Goldstein, 1984). Kanoni yüler, anoni varyetelerin daha anlamlı yorumlanmasında ve bir anoni varyete çifti üzerinden ço değişenli ilişilerin avranmasında ullanılabilirler. Kanoni yü, orjinal değişen ve arşılı gelen anoni varyeteler arasındai orelasyonu gösterir. Bu, değişenin anoni varyete tarafından ne ölçüde temsil edildiğini yansıtır. Yani anoni varyeteler üzerinde daha büyü yülere sahip bağımlı veya bağımsız değişenler endi varyetelerine ve bağımlı ve bağımsız değişenler arasındai ço değişenli ilişiye daha fazla atı sağlarlar. Belirli bir doğrusal ombinasyon çifti için, çapraz yüler bir gruptai orijinal bir değişen ile diğer grubun anoni varyetesi arasındai ilişiyi verir. Çapraz yüler daha tutucu yorumlar için anoni yülere tercih edilebilir. Belirli bir anoni varyete çifti için, bir değişenin çapraz yüü buna arşılı gelen anoni orelasyon atsayısının bu değişenin anoni yüü ile çarpımından elde edilebilir. Kanoni orelasyonun aresi, R C (yani, eigen değeri, λ), orjinal değişenler tarafından paylaşılan varyansın oranını değil, anoni varyete çiftlerinin paylaştığı varyansın oranını belirtir. Kanoni varyete çiftlerinden iincisini elde etme için, indirgenme atsayıları ullanılabilir (Stewart ve Love, 1968). Bu bağımlı grubun varyansının bağımsız grup tarafından açılanabilen oranını gösterir. İndirgenme atsayıları her bir orijinal bağımlı değişenin bağımsız değişen setindei tüm değişenlere ayrı ayrı regresyonu alındıtan sonra elde edilen q sayıda çolu orelasyon atsayılarının arelerinin ortalamasını almala aynıdır. Bunun sonucunda, bu indesin en önemli çeingesi bağımlı değişenlerin bağımsızlığını (orelasyon bulunmadığı) varsayması ve bu yüzden bu değişenler arasındai ilişi ne adar yaın veya ne adar uza olursa olsun aynı değeri vermesidir. Şayet örne büyülüğünün değişenlerin toplam sayısına oranı büyüse, en önemli değişenleri belirleme ve anoni değişenleri yorumlama için en güvenilir yol anoni ağırlılar ve yülerin ullanılmasıdır. Kanoni varyete çiftlerinden il iisini yorumlayabilme için en azından bu oranın 4 ye 1, anoni varyete çiftlerinden il sıradaini yorumlayabilme için ise 0 ye 1 olması geretiği 3

Moraraman Kuzularının Vücut Ölçüleri ve Karas Parça Ağırlıları Arasındai İlişinin Değerlendirilmesinde Kanoni Korelasyon Analizinin Kullanımı Barciowsi ve Stevens (1975) tarafından önerilmetedir. Diğer taraftan anoni orelasyonlar ve eigen değerleri örne büyülüğü ve değişen sayısı 5 e 1 oranda olduğunda stabil olara tahmin edilebilirler (Thompson, 1990; Coo vd., 1996; Vainionpaa vd., 000; Ouarda vd., 001; Mardia et al., 1979). Kanoni orelasyon analizi bağımsız değişenler olara ullanılan 10 vücut ölçüsü (VU, GD, CY, OY, IN, BÇ, OGG, SSG, GÇ, BU) ve bağımlı değişenler olara ullanılan 11 aras parça ağırlığı (SKA, BOA, OMA, ÖKA, DÖA, BEA, EBA, BUA, SIA, KAA, ABA) arasında gerçeleştirilmiştir. Tüm analizler SAS paet programında yapılmıştır (SAS, 1995). BULGULAR VE TARTIŞMA Moraraman oyunlarında ii değişen grubuna ait ortalama ve standart sapmalar Tablo 1 de, bu ii değişen grubu arasında hesaplanan basit orelasyon atsayıları ise Tablo de sunulmuştur. En yüse orelasyon atsayıları OY ve CY, GD ve VU, BUA ve CY, ve SSG ve OGG arasında sırası ile 0.67, 0.61, 0.61 ve 0.54 (P<0.05) olara bulunmuştur. Tablo 1. Araştırmada ullanılan değişenlerin ortalama (cm) ve standart sapmaları Bağımsız değişenler X S Bağımlı değişenler x X S x Vücut uzunluğu (VU) 74.13 3.34 Soğu aras ağırlığı (SKA) 7.08 1.38 Göğüs derinliği (GD) 40.5 1.84 Boyun ağırlığı (BOA) 1.55 0. Cidago yüseliği (CY) 7.75 3.37 Omuz ağırlığı (OMA).35 0.45 Omuz yüseliği (OY) 57.3 3.46 Ön ol ağırlığı (ÖKA) 3.94 0.3 İnci (IN) 16.33 1.31 Döş ağırlığı (DÖA) 1.80 0.5 But çevresi (BÇ) 1.40 1.89 Bel ağırlığı (BEA) 1.86 0.5 Ön göğüs genişliği (OGG) 4.04 1.74 Esas bel ağırlığı (EBA) 1.8 0.1 Son sağrı genişliği (SSG) 3.50 1.84 But ağırlığı (BUA) 5.9 0.41 Göğüs çevresi (GÇ) 100.13 5.08 Sırt ağırlığı (SIA).19 0. Baş uzunluğu (BU) 15.33 0.80 Karın ağırlığı (KAA) 0.90 0.16 Ara baca ağırlığı (ABA) 0.94 0.11 4

Ö.C.Bilgin, N.Esenbuğa 5

Moraraman Kuzularının Vücut Ölçüleri ve Karas Parça Ağırlıları Arasındai İlişinin Değerlendirilmesinde Kanoni Korelasyon Analizinin Kullanımı Tablo 3 de anoni orelasyon analizinin özet sonuçları sunulmuştur. Elimizdei değişen setleri vücut ölçülerine ait 10 özelli, aras parça ağırlılarına ait ise 11 özelli içermetedir. Bu nedenle değişen sayısı az olan settei değişen adar anoni orelasyonun hesaplanması gerçeleştirilmiştir. Yorumlamada diate alınaca anoni varyete çiftlerinin sayısını belirleme için dört riter ullanılmatadır. Bunlar; anoni varyete çiftleri arasındai orelasyon atsayısının istatistisel önemlili seviyesi, anoni orelasyonun büyülüğü, ii veri seti için açılanan varyansın yüzdesini ifade eden indirgenme ölçüsü ve örne büyülüğüdür. Kanoni orelasyon analizinin uygulamasında, anoni varyete çiftleri ile tanımlanan, vücut ve aras değişenleri arasında ortaya çıabilece ilişinin rastlantısallığı test edilir. Bu çalışmada, hiçbir anoni varyete çifti arasındai orelasyon istatistisel olara önemli bulunamamıştır. Bununla birlite 10 adet anoni varyete çiftinden birincisi olduça yüse anoni orelasyon atsayısına sahip olmuştur. Örne büyülüğündei yetersizliten aynalanmış olabileceği düşünülen istatistisel önemsizliğe rağmen prati faydasından dolayı il sıradai en büyü orelasyon değerine sahip anoni varyete çifti yorumlanmaya değer bulunmuştur. Böylece, vücut ölçüleri ve aras parça ağırlıları arasındai ilişinin temelinde yatan yapısal ve uzamsal olguların anlaşılmasında prati önemliliğe yalnızca il anoni varyete çifti sahip olmatadır. İl anoni varyete çifti arasındai orelasyon sırasıyla (R C ) 0.991 ve anoni orelasyonun aresi (R C) ise 0.98 olara belirlenmiştir. Bu yüse anoni orelasyon vücut ölçüleri ve aras parça ağırlıları arasındai ilişiyi açı bir şeilde göstermetedir. Bu ilişinin yüse olması, söz onusu hayvanların vücut ölçümlerine bağlı olara, aras parça ağırlılarını tahminlemedei isabet derecesinin de yüse olacağını göstermetedir. Tablo 3. Vücut ölçüleri ve aras parçaları arasındai anoni orelasyon analizinin özet sonuçları Kanoni Değişen Çiftleri Kanoni Korelasyon (R C ) Kanoni Korelasyonun Karesi (R C ) F Önemlili Durumu Olabilirli Oranı (lielihood ratio) İndirgenme İndesi 1 0.991 0.98 1.13 0.341 0.00001 0.6833 0.973 0.947 0.79 0.83 0.0008 0.189 3 0.893 0.796 0.54 0.988 0.0139 0.0483 4 0.807 0.651 0.43 0.998 0.0688 0.030 5 0.705 0.498 0.36 0.999 0.1970 0.01 6 0.654 0.47 0.30 0.999 0.391 0.009 7 0.41 0.177 0.19 0.999 0.6847 0.007 8 0.316 0.099 0.16 0.999 0.83 0.0014 9 0.0 0.048 0.15 0.988 0.943 0.0006 10 0.170 0.09 0.18 0.839 0.9711 0.0004 Herbir bağımlı değişenin endi anoni varyetesinin varyasyonuna nispi atısını ifade eden anoni ağırlılar Tablo 4 de sunulmuştur. Burada il sırada yer alan U 1 anoni varyetesine en ço BÇ, OY ve GD nin sırası ile 1.13, 1.055 ve 1.04 şelinde atı sağladıları görülmetedir. Buna göre daha büyü GD, OY ve BÇ ne sahip olan ere uzular U 1 puanını yüseltmetedirler. Faat unutmamamız gereen şey anoni ağırlıların stabil olmadığı ve suni bir değişen olan anoni varyeteyle ilişilerinin esin açılanabilir olmamasıdır. 6

Ö.C.Bilgin, N.Esenbuğa Tablo 4. Vücut ölçüleri ve aras parçaları için hesaplanan standardize edilmiş anoni atsayılar Kanoni varyeteler Bağımsız değ. 1 3 4 5 6 7 8 9 10 VU 0.96-0.498 0.350-0.53-0.954 0.013 0.701 0.096 0.684 0.46 GD 1.04 0.457 0.549 0.387 0.014 0.090-1.79-0.009 0.148-0.319 CY -0.996 1.376-0.79-0.0 0.377-0.087 0.063 0.089-0.004-0.65 OY 1.055-0.4 0.05 0.578-0.331 0.316 0.477 0.056-0.756 0.90 IN 0.393 0.054 0.59-0.416-0.11 0.47-0.54-0.41 0.0-0.818 BÇ 1.13-0.443-0.358-0.51-0.403-0.157-0.366 0.450 0.088-0.185 OGG -0.085 0.093 1.063-0.407 0.857-0.148 0.331 0.99 0.584 0.00 SSG -0.167-0.154-0.816 0790-0.357 0.59-0.140 0.346-0.33-0.785 GÇ 0.157 0.176-1.86 0.18-0.08 0.374 0.597-0.434 0.037 0.0 BU -0.187-0.156-0.093-0.603 0.14 0.649 0.005 0.78-0.373 0.386 Bağımlı değ. SKA -0.648 0.001 0.15 0.441-0.699 0.04 0.06-0.876-0.613-0.79 BOA 0.501-0.41-0.79-0.933-0.455-0.014-0.9-0.36-0.108 0.346 OMA 0.757-0.096-0.196 0.54-0.195 0.78-0.058-0.046 0.718 0.19 OKA 0.678 0.51-0.4-0.045 0.04-0.703-0.447 0.39 0.138 0.580 DOA -0.164 0.386 0.647 0.445 0.65-0.451 0.631-0.469-0.05-0.435 BEA -0560 0.004 0.34 0.178 0.169-0.394 0.981 0.64 0.448 0.35 EBA 0.4-0.339 0.549-0.393-0.081 0.179-0.55 0.36 0.189 0.65 BUA -0.005 0.588 0.463-0.387 0.154 0.43 0.701-0.068 0.099-0.068 SIA -0.009 0.518-0.5 0.69 0.977 0.049 0.1 0.10-0.17 0.401 KAA 0.009 0.345-0.047-0.098 0.053 0.71-0.316 0.378 0.560-0.079 ABA 0.966-0.35-0.157 0.014-0.473 0.58-0.07 0.758-0.01 0.078 Kanoni varyetelerle orjinal değişenlerin anoni yüleri Tablo 5 de verilmiştir. Kanoni ağırlılardan farlı olara, anoni yüler ço değişenli ilişilerin anoni varyete çifti arasında tanımlanmasına olana sağlar. Bir anoni yü, standardize edilmemiş orijinal değişen ve onun dahil olduğu anoni varyete arasındai basit orelasyonudur. Daha büyü yüe sahip olan değişenler vücut ölçüleri ve aras parçaları arasındai ço değişenli ilişiye daha fazla atı sağlar. Bağımsız değişenler arasında en fazla atıyı U 1 ile sırasıyla 0.389 ve 0.355 şelinde BÇ ve OY sağlaren, bağımlı değişenlerden DOA ve ABA V 1 ile sırasıyla 0.59 ve 0.488 şelinde daha yüse orelasyona sahiptirler. Varyete çiftleri (U 1, V 1 ) birbirlerinden bağımsızdırlar ve anoni yüler bir değişenin endi anoni varyetesiyle olan orelasyonunu ve önemliliğini temsil eder. Değişen ne adar büyü yüe sahipse, değişenin önemliliğide o oranda artmatadır. 7

Moraraman Kuzularının Vücut Ölçüleri ve Karas Parça Ağırlıları Arasındai İlişinin Değerlendirilmesinde Kanoni Korelasyon Analizinin Kullanımı Tablo 5. Kanoni varyetelerle orjinal değişenlerin anoni yüleri Kanoni varyeteler Bağımsız değ. 1 3 4 5 6 7 8 9 10 VU -0.054 0.034 0.167 0.053-0.634 0.96 0.161 0.319 0.414 0.54 GD 0.157 0.435 0.111 0.34-0.109 0.49-0.383 0.135 0.381 040 CY 0.080 0.754 0.019-0.1-0.69-0.15 0.68 0.363-0.61-0.141 OY 0.355 0.359 0.75 0.075-0.1-0.00 0.505 0.099-0.611-0.099 IN 0.116-0.098 0.138-0.401-0.07 0.170 0.146-0.566-0.188-0.65 BÇ 0.389-0.149-0.377-0.47 0.146-0.479-0.008 0.417-0.067-0.69 OGG 0.189-0.064 0.118 0.179 0.588 0.9 0.349 0.385 0.466-0.168 SSG -0.0-0.83-0.041 0.485-0.04 047-0.015 0.47 0.356-0.48 GÇ 0.38 0.006-0.46 0.18 0.381 0.34 0.095-0.94 0.55 0.58 BU -0.088 0.107-0.037-0.38 0.040 0.690-0.31 0.36-0.181 0.373 Bağımlı değ. SKA -0.113 0.383 0.066 0.37-0.573 0.163 0.038-0.85-0.11 0.467 BOA 0.47-0.13-0.469-0.360 0.18 0.064 0.35-0.405-0.015 0.346 OMA 0.8-0.095-0.049 0.34-0.137 0.153 0.09-0.54 0.66 0.011 OKA 0.11 0.58 0.083 0.16-0.44-0.580-0.185 0.134-0.068 0.171 DOA 0.59-0.101 0.03 0.061 0.34-0.355 0.16-0.307-0.001-0.06 BEA -0.1-0.187-0.11 0.135-0.60-0.174 0.583 0.00 0.48 0.55 EBA 0.057-0.00 0.578-0.068 0.134 0.117-0.05-0.169 0.033 0.707 BUA 0.043 0.666 0.89-0.399-0.1 0.349 0.57-0.09-0.11 0.018 SIA -0.007 0.107-0.89 0.57 0.448 0.463 0.11-0.16-0.16 0.579 KAA -0.51 0.493-0.198-0.055 0.056 0.90-0.51 0.101 0.548-0.005 ABA 0.488-0.053-0.00 0.199-0.10 0.154 0.40 0.471-0.44-0.013 Tablo 6 da çapraz yüler verilmetedir. Çapraz yüler bir değişen grubundai orijinal değişenlerin her birinin diğer değişen grubuna ait anoni varyete ile orelasyonlarıdır ve değişenin anoni yüü ve anoni orelasyon atsayısının çarpımıdır. Çapraz yüler değişenlerin arşı grupla olan ilişisini tahmin etmete genellile yüse tahmin yapan anoni yülere göre daha tutucudurlar. Bu çalışmada DOA ve ABA bağımlı değişenleri için çapraz yüler 0.587 ve 0.484 olara diğerlerinden daha yüse bulunmuştur. Bu ise DOA ve ABA nın U 1 ile daha yüse bir ilişi içerisinde olduğunu vurgulamatadır. Örneğin U 1 indesi baımından daha yüse puana sahip olan bireylerin pozitif anoni orelasyon ve çapraz yülerden dolayı daha ağır aras parça ağırlıları vereceleri söylenebilir. 8

Ö.C.Bilgin, N.Esenbuğa Tablo 6. Kanoni varyetelerle orjinal değişenlerin çapraz yüleri Kanoni varyeteler Bağımsız değ. 1 3 4 5 6 7 8 9 10 VU -0.053 0.37 0.149 0.04-0.447 0.194 0.068 0.101 0.091 0.043 GD 0.155 0.44 0.099 0.6-0.078 0.81-0.161 0.043 0.084 0.068 CY 0.079 0.733 0.017-0.171-0.189-0.08 0.113 0.115-0.057-0.04 OY 0.35 0.349 0.46 0.060-0.086-0.001 0.13 0.031-0.134-0.017 IN 0.115-0.095 0.13-0.34-0.019 0.111 0.06-0.179-0.041-0.106 BÇ 0.386-0.145-0.336-0.345 0.103-0.313-0.004 0.13-0.015-0.046 OGG 0.187-0.06 0.105 0.145 0.415 0.149 0.147 0.1 0.10-0.09 SSG -0.18-0.75-0.036 0.39-0.017 0.308-0.007 0.149 0.078-0.04 GÇ 0.36 0.006-0.380 0.147 0.69 0.4 0.040-0.093 0.11 0.044 BU -0.087 0.104-0.033-0.308 0.08 0.451-0.097 0.114-0.039 0.063 Bağımlı değ. SKA -0.11 0.37 0.059 0.99-0.404 0.107 0.016-0.090-0.07 0.079 BOA 0.44-0.119-0.419-0.91 0.18 0.04 0.148-0.18-0.003 0.059 OMA 0.79-0.09-0.044 0.76-0.097 0.099 0.01-0.166 0.145 0.00 OKA 0.111 0.567 0.074 0.10-0.31-0.379-0.078 0.04-0.015 0.09 DOA 0.587-0.098 0.181 0.049 0.41-0.3 0.091-0.097-0.0001-0.035 BEA -0.10-0.18-0.108 0.109-0.184-0.114 0.45 0.063 0.054 0.094 EBA 0.056-0.195 0.516-0.055 0.095 0.077-0.086-0.054 0.007 0.10 BUA 0.043 0.648 0.58-0.3-0.149 0.9 0.108-0.009-0.07 0.003 SIA -0.007 0.104-0.58 0.08 0.316 0.30 0.051-0.039-0.047 0.098 KAA -0.49 0.479 0.176-0.044 0.039 0.189-0.106 0.03 0.10-0.001 ABA 0.484-0.051-0.018 0.160-0.148 0.101 0.177 0.149-0.093-0.00 Sonuç olara anoni orelasyon analizi aras parça ağırlılarının, vücut ölçülerinin oluşturduğu grupla olduğu adar birbirleriyle de orta varyansın bir ısmını paylaşıp paylaşmadıları sorusuna cevap aranmasını mümün ılar. Bu son özelli anoni orelasyon analizini vücut ölçüleri ve aras parçaları arasındai temel ilişileri anlama için özellile uygun hale getirmetedir. Çalışmamızda, anoni orelasyon analizi Moraraman ere uzularının aras özellilerinin aralarındai yüse anoni orelasyondan dolayı vücut ölçülerinden tahmin edilebileceğini ortaya oymuştur. Bu sonuca göre, daha az masrafla daha eren yaşlarda belirlenebilen vücut ölçümlerinin aras ağırlıları için dolaylı selesiyon riteri olara ullanılmasının yararlı olacağı düşünülebilir. Anca gelecete yapılaca çalışmalarda değişen sayısı ve örne büyülüğü arasındai dengenin sağlanması ile ço daha güvenilir sonuçların elde edilebileceği düşünülmetedir. KAYNAKLAR Barciowsi, R. S. and Stevens, J., 1975. PA Monte Carlo study of the stability of canonical correlations, canonical weights, and canonical variate-variable correlations. Multivariate Behavioral Research, 10, 353-364. Brown, M. A., 1979. Multivariate evaluation of phenotypic relationships between early performance and subsequent productivity in Hereford and Angus cows. J. of Anim. Sci., 49(), 378-390. Compton, E. W., 197. The relationships of feeder grade, weight, subcutaneous fat thicness. and seletal size to feedlot performance and carcass characteristics of Hereford heifers. Dissertation- Abstracts-International,B.33(11): 5079-5080. Coo, J.A., Razzano, L. and Capelleri, J.C., 1996. Canonical Correlation Analysis of Residential and Vocational Outcomes Following Psychiatric Rehabilitation. Evaluation and Program Planning, 19(4): 351-363. Desmoulin, B., Grandsart, P. and Vila J. P.,1977. Evaluation criteria of the anatomical composition of pig carcass and of different cuts. I. Establishment of fatness index. Journess de la Recherche Porcine en France 19: 115-10. Dillon, W.R and Goldstein, M. 1984. Multivariate Analysis: Methods and Application. New Yor: John Wiley. Gurbuz, F., 1989. Degisen taimlari arasindai ilisilerin anoni orelasyon yontemi ile arsilastirilmasi.anaara Univ. Zir. Fa. Yayınları,116. Hotelling, H., 1935. The most predictable criterion. Journal of Educational Psychology, 6,139-14. 9

Moraraman Kuzularının Vücut Ölçüleri ve Karas Parça Ağırlıları Arasındai İlişinin Değerlendirilmesinde Kanoni Korelasyon Analizinin Kullanımı Hotelling, H., 1936. Relations between two sets of variables Biometria, 8, 31-377. Johnson, Z., Brown, A.H. and Brown, C.J., 1980. Canonical Correlation Analyses of Postweaning Body Measurements and Feedlot Performance of Bulls. Bulletin 843, Division of Agriculture, University of Aransas, FayeteWille. Kocabaş, Z., Kesici, T., Eliçin, A., 1998, Hayvanların çeşitli vücut ölçümleri arasındai ilişinin anoni orelasyon metodu ile araştırılması. II. Ulusal Zooteni Bilim Kongresi. -5 Eylül 1998, Bursa. Levine, M. S., 1977. Canonical analysis and factor comparison. Newbury Par. CA; Sage Publications. Manly. B. J., 1986. Canonical Correlation Analysis. Multivariate Statistical Methods. A Primer New Yor: Chapman & Hall. 114-15. Mardia, K. V. Kent, J. T. and Bibby J. M., 1979. Mulivariate Analysis. Academic Press Inc. Ltd. London. Miguel, M. C., 197. Influence of dam weight on her productivity. Dissertation- Abstracts-International,-B.33(11): 5081 Ouarda, T.B.M.J, Girard, C., Cavadias, G.S. and Bobee, B., 001. Regional flood estimation with canonical correlation analysis, J. of Hydrology, 54, 157-173. SAS, 1995. SAS Introductory Guide, 3rd Edition. N.C., 99. Stewart, D. K. and Love, W. A., 1968. A general canonical correlation index. Psychological Bulletin, 70, 160-163. Thompson, B., 1990. Finding a correction for the sampling error in multivariate measures of relationship: A Monte Carlo Study. Educational and Psychological Measurement, 50,15-31. Thompson, B., 1991. Methods, plainly speaing: A primer on the logic and use of canonical correlation analysis. Measurement and Evaluation in Counseling and Development, 4, 80-93. Vainionpaa, J., Kervinen, R., de Prado, Laurila, E., Kari, M. and Mustonen, L., 000. Exploration of storage and process tolerance of different potato cultivars using principal components and canonical correlation analysis. J. of Food Eng., 44, 47-61.. 10