Skip to the main content

Original scientific paper

https://doi.org/10.5513/JCEA01/20.3.2242

Групиране на линии кокошки според някои показатели за продуктивност чрез комбинация от математически подходи

Neli Keranova ; Agricultural University-Plovdiv, Faculty of Economics, Department of Mathematics, Informatics and Physics, 12 “Mendeleev” Blvd., 4000, Plovdiv, Bulgaria
Pavlina Hristakieva ; Agrarian Academy, Agricultural Institute, 6000, Stara Zagora, Bulgaria
Magdalena Oblakova ; Agrarian Academy, Agricultural Institute, 6000, Stara Zagora, Bulgaria


Full text: english pdf 595 Kb

page 770-779

downloads: 333

cite


Abstract

Обект на изследване са следните линии кокошки: яйценосен тип (линиа Д, линиа Б, линиа ЦЗ-80М, линиа ЦЗ 80Б) и общоползувателен тип (линиа НГ, линиа Е, линиа Сс, линиа СтР, линиа СтР). След измервания са получени биометрични данни, свързани с групите показатели: репродуктивност (оплоденост на яйцата (%) и люпимост (%)); жива маса на еднодневно пиле: мъжки, женски (г); жива маса на петмесечна възраст: мъжки, женски (кг); жива маса на десетмесечна възраст на кокошките (кг), яйчна продуктивност за 180-дневна (брой), средна маса на яйцата (г), възраст на полова зрялост (дни). Основните цели в настоящото изследване са две. От една страна, да се групират посочените линии кокошки в кластери според сходство в съответните групи показатели, а от друга да се определи кои признаци оказват най-силно влияние при формирането на отделните клъстери. Приложени са два математически метода, даващи обективна и цялостна информация на поставените въпроси. Използван е йерархичен клъстерен анализ, последван от факторен анализ по метода на главните компоненти. За линиите от групата на яйценосните кокошки се установи, че линиа Д е най-отдалечена от останалите изследвани линии по по-голямата част от анализираните показатели. От общоползувателните линии такава е линиа ЧС.

Keywords

факторен анализ; кластерен анализ; кокошки; продуктивност

Hrčak ID:

225120

URI

https://hrcak.srce.hr/225120

Publication date:

10.9.2019.

Article data in other languages: english

Visits: 958 *