Методи поповнення пропусків даних гідрологічного моніторингу
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
Повний текст:
PDFПосилання
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
A.Barrios, G. Trincado, René Garreaud. 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.
Батурінець А.Г., Антоненко С.В. Огляд програмних засобів для аналізу та візуалізації гідрологічних даних // Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій. Дніпро, 2019. Т. 23. С. 3–14.
Приставка А.Ф., Райко О.В. Гистосплайны. Днепропетровск: Издательство Днепропетровского университета, 1991. 136 с.
DOI: http://dx.doi.org/10.15421/432001
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.
Контактна інформація:
Байбуз Олег Григорович - відповідальний редактор
Тел: (056) 766-49-52
Mail: olegbaybuz68@gmail.com
Україна, 49010, м. Дніпро, пр. Гагаріна, 72
--------------------------------------------------------------------
Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара
National Library of Ukraine Vernadsky
Bielefeld Academic Search Engine
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.