Doğal sularda fitoplankton biyomasım belirlemede kullanılan yöntemlerden birisi klorofil-a miktarının belirlenmesidir. Klorofil-a düzeylerinin istatistiksel olarak tahmin edilmesinde logaritmik regresyon modeli de kullanılmaktadır. Bu tip çalışmalarda araştırıcının en büyük sıkıntısı araştırmanın belirli bir yerinde verilerin kaybolmasıdır. Bu durumda araştırıcı araştırmasını yarım bırakmak zorunda kalmaktadır. Buradan hareketle, bu çalışmada klorofil-a düzeylerini (Y) etkileyen ay (Xı) ve sıcaklık (X2) değişkenleri ele alınarak eksik gözlem olmadığı ve eksik gözlem olduğu durumda logaritmik çoklu regresyon modeli ile klorofil-a miktarı tahmin edilmiştir. Bu amaçla, Kuzeydoğu Akdeniz de İskenderun Körfezi'nin kuzeybatısında yer alan Yumurtalık Koyu'ndan Mayıs - Ekim 1997 ile Kasım 1998 - Mart 1999 dönemlerinde yüzey suyundan alınan örneklerde yapılan klorofil-a analiz sonuçlan kullanılmıştır. Kayıp gözlem olmadığı durumda regresyon modeli aşağıdaki gibi tahmin edilmiş olup, R2 (belirtme katsayısı) 0.5619 olarak bulunmuştur, loğ Y = 1.24 - 0.0097 (Aylar) - 0.058 (Sıcaklıklar). Modeldeki sıcaklık faktörüne ait regresyon katsayısı Tablo 2'de görüldüğü gibi önemli (p

Estimation of Chlorophyll-a for Full Completed and Incompleted Regression Model. Determination of chlorophyll-a in natural waters is one of the methods used in estimating of phytoplankton biomass. In the statistical estimation of chlorophyll-a, logaritmic multiple regression model is also used. In such studies, one of the most important difficulty for researchers is loss of some data during the research period. In this case researchers have to be stopped the research in any time of ongoing study. From this point of view, in this study, the month (Xi) and temperature (X2) were taken into consideration as variables which affect chlorophyll-a (Y) and then chlorophyll-a values were estimated for the full completed observations and the incompleted observations by using logaritmic multiple regression model. For this aim, the results of chlorophyll-a analysis were used in the samples taken from Yumurtalık Bight located in northwestern part of İskenderun Bay, Northeastern Mediterranean, in the periods of May-October 1997 and Novemberl998-March 1999. In the full completed observations, R2 (coefficient of determination) value was calculated as 0.5619 and the regression model was estimated as follows, log Y = 1.24 -0.0097 (Months) - 0.058 (Temperatures). In this model, the regression coefficient for temperature was significant as shown in Table 2 (p<0.01). In the incompleted observations, regression model was estimated as follows and R2 (coefficient of determination) value of the model was calculated as 0.5712. log Y = 1.23 - 0.0115 (Months) - 0.057 (Temperatures). The regression coefficient for temperature was also significant as shown in Table 3 (p<0.01). At the end, the estimated values for the incompleted observations were similar to the model for the full completed observations. This result showed that the regression model for the incompleted observations can be used in similar cases by researchers.