Ayrık noktalarda gözlenen verilerin analizi ve bir uygulama
Data observed at seperated poi̇nts of analyses
- Tez No: 374104
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YÜKSEL ÖNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Fonksiyonel Veri Analizi, Fonksiyonel Ana Bileşenler Analizi, Düzgünleştirilmiş Fonksiyonel Ana Bileşenler Analizi, Ayrık Noktalarda Gözlenen Veriler, Functional Data Analysis, Functional Principle Components Analysis, Smoothed Functional Principle Components Analysis, Data Observed at Seperated Points
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
İnceleme yapılan çalışma sahası genişledikçe ya da örneğe eklenen gözlem noktası sayısı arttıkça aslında ayrık noktalarda gözlenen verilerin altta yatan reel bir fonksiyondan örneklendiği varsayılmaktadır. Bu verileri analiz etmek için geliştirilen metot Fonksiyonel Veri Analizi ismiyle adlandırılmıştır. Fonksiyonel Veri Analizinin ilk adımı ayrık noktalardaki verileri reel fonksiyonlardan oluşan bir veri örneğine dönüştürmektir. Bunun için Baz Fonksiyon ve Pürüzlü Ceza Yaklaşımları kullanılmaktadır. Bu çalışmada Karadeniz Bölgesinde bulunan 18 şehre ait günlük ortalama sıcaklık ve yağış verileri 65 ayrık noktada incelenmeye çalışılmıştır. Sıcaklık ve yağış verileri periyodik bir yapı izlediklerinden baz fonksiyon yaklaşımı olarak Fourier baz fonksiyonları ele alınmıştır. Daha sonra 65 ayrık noktada ele alınan günlük ortalama yağış ve sıcaklık verileri Baz fonksiyon ve Pürüzlü Ceza Yaklaşımıyla sürekli bir fonksiyon haline getirilmiştir. Her bir değişkene ait düzgünleştirme parametresinin belirlenmesinde Genelleştirilmiş Çapraz Geçerlilik Yöntemi kullanılmıştır. Pürüzlü Ceza Yöntemiyle elde edilen katsayılara Düzgünleştirilmiş Fonksiyonel Ana Bileşenler Analizi uygulanmıştır. Tüm fonksiyonlar ile ele alınıp incelenmesi zor gözüken yağış ve sıcaklık fonksiyonları arasındaki değişim ana bileşen fonksiyonu için oluşturulan ortalama fonksiyonuna uygun bir çarpanla çarpılmış, ana bileşen fonksiyonu eklenerek ve çıkarılarak elde edilen fonksiyonlarla ortalama fonksiyonu aynı grafik üzerinde çizdirilerek ortaya çıkartılmıştır.
Özet (Çeviri)
As the examined study field extends or the number of observation points added to the sample increases, it is actually assumed that the data observed at separated points are sampled from an underlying real function. The method developed to analyse this data is named as Functional Data Analysis. The first step of the Functional Data Analysis is to transform the data at seperated points into a data sample composed of real functions. To achieve this, Base Function and Roughness Penalty Approaches are used. In this study, the average daily temperature and rain data of 18 cities in Black Sea Region at 65 separated points are analysed. Since temperature and rain data follow a periodical structure, Fourier base functions are used as the base function approach. Later, the average daily temperature and rain data at 65 separated points are transformed into a continuous function by Base Function and Roughness Penalty Approaches. Generalized Cross Validity Method is used to determine the smoothing parameter for each variable. Smoothed Functional Principle Components Analysis is carried out to the coefficients obtained by the Roughness Penalty Approach. Since it is difficult to deal with all functions, the change in the rain and temperature functions are multiplied by a multiplier appropriate to the average function developed for the Principle Components Function, then average function and the functions obtained from adding and subtracting Principle Components Function is generated by being drawed on the same graphic.
Benzer Tezler
- La methode de carte cognitive pour planification strategiqe
Stratejik planlamada bilişsel haritalama yöntemi
MAHMUD BORA BANDAK
Yüksek Lisans
Fransızca
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. H. ZİYA ULUKAN
- Meteorolijide nokta semivariogram ile objektif analiz
Objective analysis with point cumulative semivariogram in meteorology
ZEYAD Z. HABİB
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Deep wavelet neural network for spatio-temporal data fusion
Uzamsal-zamansal veri füzyonu içinderin dalgacık sinir ağları
AJLA KULAGLIC
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Çok değişkenli fonksiyonel verilerin kümeleme yöntemleri ile incelenmesi: Türkiye iklim örneği
Investigation of multivariate functional data with clustering methods: The case of Turkey climate
ÇAĞLAR SÖZEN
