Modely časových řad pro binární a spojitá meterologická data

Bc. Thanh Trang Pham

Master's thesis

Analyses of time series for binary and continuous meteorological data

Anotácia:

V této diplomové práci se věnujeme modelům, kterými můžeme popsat chování časové řady denních úhrnů srážek. Prvním modelem, kterým se zabýváme, je binární homogenní markovský řetězec, na který aplikujeme logistický a log-lineární regresní model. Pokusíme se jimi popsat to, zda je výskyt srážek závislý na výskytu srážek v předchozím dni. Další modely, kterými se tato práce zabývá jsou modely z Boxovy-Jenkinsovy metodologie, a to konkrétně ARMA a SARMA procesy. Tyto modely jsou následně aplikovány na spojitou časovou řadu o množství napadlých srážek za jednotlivé dny.

Abstract:

In this thesis we study models which can describe a pattern in time series of daily precipitation data. At first we study Markov chain and then we apply logistic and log-linear regression model on the Markov chain. We use this procedure to see relation between the presence of precipitation and the presence of precipitation day before. The other models which we study in this thesis are models from Box-Jenkins metodology, ARMA and SARMA process. We use these models to describe the continuous time series of an amount of daily precipitation.

Kľúčové slová

Časová řada, Markovský řetězec, Binární data, Logistický model, Log-lineární model, Spojitá data, SARMA model, Meteorologická data, Time series, Markov chain, Binary data, Logistic model, Log-linear model, Continuous data, Meteorological data

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 16. 5. 2017

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 13. 6. 2017
• Vedúci: doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
• Oponent: doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Science

Master programme / odbor:
Mathematics / Statistics and Data Analysis