Kesikli Regresyon Modellerinin Kullanımıyla Midye Parazit Sayılarındaki Sıfır Yoğunluğunun Açıklanması
Ekolojik çalışmaların çoğunda, ya örneklemlerdeki belirleme hataları ya da türlerin varlıkları için elverişsiz yaşam koşulları sebebiyle, türlerin yoklukları kaçınılmazdır ve bunun sonucu olarak çok fazla miktarda sıfır sayısı ya da bolluğu ortaya çıkar. Bu tipteki veriler için genellikle log(bolluk+1) regresyon modellemesi yapılır ve oluşturulan modelinin kestirim için yetersiz olduğu bilinen bir gerçektir. Sıfır sayılı bollukları içeren, aralarında sıfır ağırlıklı regresyon (ZIP ve ZINB), engelli-poisson (HP) ve engelli negatif binom (HNB) bulunan yeni kesikli modeller klasik regresyon modellerine göre daha çok tercih edilmektedir. Türkiye için ekonomik açıdan en önemli deniz ürünlerinden biri olması nedeniyle, bu çalışmada Akdeniz midyelerinin (Mytilus galloprovincialis L.) varoluşlarının tehditi Nematopsis legeri paraziti için önemli biyotik ve abiyotik faktörlerin belirlenmesinde bu dört modelin performanslarının kıyaslanması amaçlanmıştır. Türkiye’nin Sinop şehrinin üç kıyı bölgesinden toplanan parazitlerin sayılarının ortalamada %50’den fazlasının sıfır değerli olduğu görülmüş ve oluşturulan modellerin kıyaslaması bilgi kriterleri ile yapılmıştır. Sonuçlar bu parazitlerin oluşma olasılıklarını en iyi ZINB ve HNB modelleriyle ifade edildiğini göstermiştir ve modellerde etkili faktörlerin bölgelerin çevresel farklılıklarıyla ilişkili olduğu bulunmuştur.
Accounting for Zero Inflation of Mussel Parasite Counts Using Discrete Regression Models
In many ecological applications, the absences of species are inevitable due to either detection faults in samples oruninhabitable conditions for their existence, resulting in high number of zero counts or abundance. Usual practice formodelling such data is regression modelling of log(abundance+1) and it is well know that resulting model isinadequate for prediction purposes. New discrete models accounting for zero abundances, namely zero-inflatedregression (ZIP and ZINB), Hurdle-Poisson (HP) and Hurdle-Negative Binomial (HNB) amongst others are widelypreferred to the classical regression models. Due to the fact that mussels are one of the economically most importantaquatic products of Turkey, the purpose of this study is therefore to examine the performances of these four modelsin determination of the significant biotic and abiotic factors on the occurrences of Nematopsis legeri parasiteharming the existence of Mediterranean mussels (Mytilus galloprovincialis L.). The data collected from the threecoastal regions of Sinop city in Turkey showed more than 50% of parasite counts on the average are zero-valued andmodel comparisons were based on information criterion. The results showed that the probability of the occurrence ofthis parasite is here best formulated by ZINB or HNB models and influential factors of models were found to becorrespondent with ecological differences of the regions.
___
- H. Greene, "Organisms in nature as a central focus
for biology," Trends in Ecology and Evolution,
vol. 20, pp. 23-27, 2005.
- R. O’Hara and J. Kotze, "Do not log-transform
count data," Methods in Ecology and Evolution,
vol. 1, pp. 118-122, 2010.
- A. Agresti, Categorical Data Analysis, New York:
John Wiley& Sons Inc., 2002.
- J. Hilbe, Negative Binomial Regression 2nd
Edition, UK: Cambridge University Press, 2001.
- M. Chipeta, B. Ngwir, C. Simoonga and L.
Kazembe, "Zero adjusted models with
applications to analysing helminths count data,"
November 2014. [Online]. Available:
http://bmcresnotes.biomedcentral.com/articles/10.
1186/1756-0500-7-856.
- W. Greene, "Accounting for Excess Zeros and
Sample Selection in Poisson and Negative
Binomial Regression Models," NYU Working
Paper No. EC-94-10, 1994.
- D. Lambert, "Zero-inflated Poisson regression
with an application to defects in manufacturing,"
Technometrics,, vol. 34, pp. 1-14, 1992.
- J. Prasad, Zero-Inflated Censored Regression
Models: An Application with Episode of Care
Data, USA: M.S. thesis, Dept. Statistics, Brigham
Young University, 2009.
- J. Cragg, "Some Statistical Models for Limited
Dependent Variables with Application to the
Demand for Durable Goods," Econometrica, vol.
39, pp. 829-844, 1971.
- H. Williams and A. Jones, Parasitic worms of fish,
London: Taylor & Francis, 1994.
- G. Murina and A. Solonchenko, "Commensals of
Mytilus galloprovincialis in the Black Sea:
Urastoma cyprinae (Turbellaria) and Polydora
ciliata (Polychaeta)," Hydrobiol, vol. 227, pp. 385-
387, 1991.
- J. Robledo, J. Caceres-Martinez, R. Suluys and A.
Figueras, "The parasitic turbellarian Urastoma
cyprinae (Platyhelminthes: Urastomidae) from
blue mussel Mytilus galloprovincialis in Spain:
occurrence and pathology," Dis Aquat Org, vol.
18, pp. 203-210, 1994.
- A. Rayyan, G. Photis and C. Chintiroglou,
"Metazoan parasite species in cultured mussel
Mytilus galloprovincialis in the Thermaikos Gulf
(North Aegean Sea Greece)," Dis Aquat Org, vol.
58, pp. 55-62, 2004.
- A. Gaevskaya, "Parasites Diseases and Pests of
Mussels (Mytilus Mytilidae)," in I. Protozoa,
Sevastopol, 2006.
- F. Kayhan, N. Balkıs ve A. Aksu, «İstanbul Balık
Halinden Alınan Akdeniz Midyelerinde (Mytilus galloprovincialis) Arsenik Düzeyleri,» Ekoloji, cilt
61, pp. 1-5, 2006.
- S. Bhaby, O. Belhsen, A. Errhif and N. Tojo,
"Seasonal Dynamics of Parasites on
Mediterranean Mussels (Mytilus
Galloprovincialis) and Ecological Determinants of
the Infections in Southern Alboran Area
Morocco," International Journal of Parasitology
Research, vol. 5, pp. 116-121, 2013.
- A. Ozer and S. Guneydag, "First report of some
parasites from Mediterranean mussel Mytilus
galloprovincialis Lamarck 1819 collected from the
Black Sea coast at Sinop," Turkish Journal of
Zoology, vol. 38, pp. 486-490, 2014.
- P. McCullagh and J. Nelder, Generalized Linear
Models, 2nd Edition, New York: Chapman &
Hall, 1989.
- J. Potts and J. Elith, "Comparing species
abundance models," Ecological Modelling, vol.
199, pp. 153-163, 2006.
- G. Sileshi, "Selecting the right statistical model for
analysis of insect count data by using information
theoretic measures," Bull. Entomol. Res., vol. 96,
pp. 479-488, 2006.
- S. Richards, "Dealing with overdispersed count
data in applied ecology," Journal of Applied
Ecology, vol. 45, pp. 218-227, 2008.
- G. Schwarz, "Estimating the Dimension of a
Model," Annals of Statistics, vol. 6, pp. 461-464,
1978.
- A. Neath and J. Cavanaugh, "The Bayesian
information criterion: background derivation and
applications," WIREs Computational Statistics,
vol. 4, pp. 199-203, 2012.
- P. Grootendorst, "A comparison of alternative
models of prescription drug utilization," Health
Economics, vol. 4, pp. 183-198, 1995.