Meteorolojik Zaman Serilerinde Kayıp Veri Tahmin Yöntemlerinin Başarımlarının Korelasyon Boyutu Analiziyle Karşılaştırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorAslan, Sipan
dc.contributor.authorYozgatlıgil, Ceylan
dc.contributor.authorİyigün, Cem
dc.contributor.authorBatmaz, İnci
dc.contributor.authorTatlı, Hasan
dc.date.accessioned2025-05-29T05:41:15Z
dc.date.available2025-05-29T05:41:15Z
dc.date.issued2011
dc.departmentÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
dc.description.abstractBu çalışmada, meteorolojik zaman serilerinde kayıp veri tahmin yöntemlerinin başarımları doğrusal olmayan dinamik zaman serileri analizinde sıklıkla kullanılan korelasyon boyutu belirleme yöntemiyle karşılaştırılmıştır. Bu amaçla, 1965-2006 periyodunda, eksik veri içermeyen aylık meteorolojik zaman serilerinde farklı oranlarda yapay kayıp veriler oluşturulmuş ve oluşturulan yapay kayıp veriler tahmin yöntemleriyle tamamlanarak bu serilerin korelasyon boyutları orijinal serilerden elde edilen korelasyon boyutlarıyla karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular doğrultusunda, karekök hata kareler ortalaması gibi sadece merkezi eğilimleri dikkate alan doğruluk ölçüm yöntemleri yanında serilerin alansal ve zamansal özelliklerine hassas bağımlı olan korelasyon boyutu belirleme yönteminin de kullanılmasının zaman serilerinde kayıp veri tahmin yöntemlerinin başarımlarının karşılaştırılmasını daha güvenilir düzeye taşıyacağı gözlenmiştir
dc.description.abstractIn this study, the performances of missing value imputation methods for meteorological data are compared by Correlation Dimension Technique, which is frequently used in nonlinear dynamic time series analysis. For this purpose, artificial missing data sets are created with different missing data ratios from complete monthly meteorological time series in the spanning period of 1965-2006. Comparisons were made between original Correlation Dimensions which are calculated by using complete time series and with Correlation Dimensions calculated on re-estimated time series. Since the Correlation Dimension is highly dependent on auto-correlation structures of time series and according to our findings using Correlation Dimension, besides central tendency measures, will make comparisons more appropriate and reliable.
dc.identifier.endpage67
dc.identifier.issn1303-6319
dc.identifier.issn2791-7614
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage55
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12428/32710
dc.identifier.volume8
dc.language.isotr
dc.publisherTÜİK
dc.relation.ispartofİstatistik Araştırma Dergisi
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Ulusal - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250529
dc.subjectDoğrusal Olmayan Zaman Serileri
dc.subjectKayıp Veri
dc.subjectKorelasyon Boyutu
dc.subjectMeteorolojik Zaman Serileri
dc.titleMeteorolojik Zaman Serilerinde Kayıp Veri Tahmin Yöntemlerinin Başarımlarının Korelasyon Boyutu Analiziyle Karşılaştırılması
dc.title.alternativeComparison of Missing Data Imputation Methods for Meteorological Time Series Data Via Correlation Dimension Technique
dc.typeConference Object

Dosyalar

Koleksiyon

DergiPark