Методи поповнення пропусків даних гідрологічного моніторингу

S. V. Antonenko, O. D. Zemlianyi, M. K. Izmailova

Анотація


Розглянуто три можливі підходи до поповнення пропущених даних на прикладі даних гідрологічного моніторингу басейну ріки Дніпро. Рішення основане на застосуванні критеріїв перевірки збігу емпіричних функцій розподілу, перевірки вибірок на однорідність та побудові регресійних залежностей.


Ключові слова


емпірична функція розподілу; критерій Смірнова – Колмогорова; критерії однорідності; регресія; регресійна залежність

Повний текст:

PDF

Посилання


Roderick J. A. Little, Donald B. Rubin. Statistical Analysis with Missing Data, 3rd Edition. Wiley, 2019. 464 p. ISBN: 978-0-470-52679-8.

Sefidian A. M., Daneshpour N. Estimating missing data using novel correlation maximization based methods. Applied Soft Computing. Volume 91. 2020. 106249. DOI: 10.1016/j.asoc.2020.106249

Barrios A., Trincado G., Garreaud R. Alternative approaches for estimating missing climate data: application to monthly precipitation records in South-Central Chile. Forest Ecosystems. 2018. 5(1). Pp. 1–10. DOI 10.1186/s40663-018-0147-x

Kamakura W. A., Wedel M. Factor Analysis and Missing Data.

Journal of Marketing Research. 2000. Vol. 37. No. 4: Nov. Р. 490–498.

Приставка А. Ф., Райко О. В. Гистосплайны. Днепропетровск: Изд. Днепр. ун-та, 1991. 136 с.


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Контактна інформація:

Байбуз Олег Григорович - відповідальний редактор 

Тел: (056) 766-49-52

Mail: obaybuz@ua.fm

Україна, 49010, м. Дніпро, пр. Гагаріна, 72

--------------------------------------------------------------------

Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара

National Library of Ukraine Vernadsky

Google Scholar

Open Academic Journals Index

Bielefeld Academic Search Engine

Open Archives

  Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.


Open Science in Ukraine - website development