Sayı ile ifade edilen zaman serilerinde kayıp gözlem analizi: Trafik kazası örneği
Missing case analysis in time series with count data: Traffic accident
- Tez No: 686573
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
Sayım verisi bir olayın sayısını veya olayın meydana gelme sayısını ifade eder. Bu sayılar negatif olmayan tam sayı değerli değişkenlerlerden oluşur. Bu tarz değişkenleri incelerken sıklıkla kullanılan yöntemlerden birisi Poisson zaman serisidir. Bu çalışma Poisson zaman serisinde kayıp verinin yarattığı etkiyi farklı kayıp veri doldurma yöntemleri ile incelemektedir. Bu amaçla Poisson zaman serisine uygun gerçek bir veri seti üzerinde inceleme yapılmıştır. Çalışmada kayıp veri doldurma yöntemlerinden çoklu doldurma, çoklu doldurma zincir denklemi, interpolasyon, son gözlemi ileriye taşıma, Kalman ve hareketli ortalama yöntemleri ele alınmıştır. Bu yöntemlerin alt yöntemleri ile birlikte toplamda sekiz farklı kayıp veri doldurma yöntemi kullanılmıştır. Veri setinde kayıp veriler oluşturularak bu yöntemler ile doldurulmuş ve yeni veri setleri elde edilmiştir. Elde edilen sekiz farklı veri seti üzerinde Poisson zaman serisi modeli oluşturulmuş ve tam veri seti ile elde edilen katsayılar ile kıyaslama yapılmıştır. Sonuç olarak en başarılı çoklu kayıp veri doldurma yönteminin Kalman yöntemi olduğu, en kötü yöntemin ise MICE midastouch yöntemi olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Census data refers to the number of events or the number of times an event occurred. These numbers consist of non-negative integer-valued variables. Poisson time series is one of the frequently used methods when examining such variables. This study examines the effect of missing data in Poisson time series with different missing data imputation methods. For this purpose, a real data set suitable for Poisson time series was examined. In the study, missing data imputation methods such as multiple imputation, multiple imputation chain equations, interpolation, last observation carried forward, Kalman and moving average methods are discussed. A total of eight different missing data imputation methods were used together with the sub-methods of these methods. Missing datasets are drawed from data set and new full datasets are obtained by imputing using selected imputation methods. The Poisson time series model was created on the eight different data sets obtained and the comparison was made with the coefficients obtained with the full data set. As a result, it was concluded that the most successful multiple loss data filling method was Kalman method, and the worst method was MICE midastouch method.
Benzer Tezler
- Low flow duration frequency curves and trend analysis
Düşük akım süre frekans eğrileri ve trend analizi
SELEN ORTA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAFZÜLLAH AKSOY
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Serbest yüzeyli akımlarda değişkenlik derecesinin hidrolik karakteristikler üzerine etkisinin sayısal modelleme ile belirlenmesi
The influence of unsteadiness degree on hydraulic characteristics in free surface flow via numerical modeling
MEHMET BUĞRA BAYKUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiKıyı Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. VEYSEL ŞADAN ÖZGÜR KIRCA
- Türkçe ve Almancadaki deyimlerin günlük iletişimdeki yeri ve yabancı dil öğretimine yansımaları
Role of the German and Turkish idioms in daily communutacion and their reflections on foreign language teaching
MUHAMMET KOÇAK
Doktora
Türkçe
2012
Alman Dili ve EdebiyatıGazi ÜniversitesiAlman Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN AKTAŞ