Comparison of missing data imputation methods applied to daily temperature and precipitation data in Turkey

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: DİDEM GEZGEN

Danışman: Ceylan Yozgatlıgil

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bir çok veri analizinde kullanılan verilerin önemli bir kısmı eksik değerler içermekte ve özellikle zaman bağımlı verilerde gözlem sırasının önemli olduğu durumlarda anlamlı sonuçların elde edilmesini engellemektedir. Bu durum, meteoroloji ve ekonomi gibi alanlarda uygulanan istatistiksel analizlerde güvenilmez sonuçlara yol açmaktadır. Bu zorluğun üstesinden gelmek için zaman serisi verilerinde eksik değerlerin titizlikle ele alınması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, Türkiye Meteoroloji Genel Müdürlüğünden elde edilen günlük ortalama sıcaklık ve toplam yağış verileri kullanılmıştır. Temel amaç, bu veri setlerindeki eksik değerleri çeşitli yöntemlerle tamamlamak ve performanslarını karşılaştırmaktır. Sıcaklık ve yağış verilerine kasıtlı olarak eksik değerler eklenmiştir. Kayıp verileri doldurmak için kullanılan yöntemler arasında Basit Aritmetik Ortalama Yöntemi (SAA), K-En Yakın Komşu Yöntemi (KNN), Rastgele Orman Yöntemi (RF), Zincir Denklemle Çoklu Tamamlama Yöntemi (MICE) ve Genelleştirilmiş Rakip Tamamlama Ağı (GAIN) yer almaktadır. Sonuçlar, Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE), Kök Ortalama Kare Hatasının Değişim Katsayısı (CVRMSE) ve Nash-Sutcliffe Verimliliği (NSE) temel alınarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar, çoğu durumda Rastgele Ormanların üstün performans sergilediğini, onu KNN ve GAIN yöntemlerinin takip ettiğini göstermiştir.