prikaz prve stranice dokumenta Prostorno-vremenski modeli u geostatici
  Preuzmi
PDF 29.6 MB
diplomski rad
Prostorno-vremenski modeli u geostatici
2023. urn:nbn:hr:126:060919
Marušić, Laura
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet primijenjene matematike i informatike

Citirajte ovaj rad

Marušić, L. (2023). Prostorno-vremenski modeli u geostatici (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:060919

Marušić, Laura. "Prostorno-vremenski modeli u geostatici." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:060919

Marušić, Laura. "Prostorno-vremenski modeli u geostatici." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:060919

Marušić, L. (2023). 'Prostorno-vremenski modeli u geostatici', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike, citirano: 01.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:060919

Marušić L. Prostorno-vremenski modeli u geostatici [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike; 2023 [pristupljeno 01.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:060919

L. Marušić, "Prostorno-vremenski modeli u geostatici", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet primijenjene matematike i informatike, Osijek, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:060919

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:060919
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovProstorno-vremenski modeli u geostatici
Naslov (engleski)Spatio-Temporal Models In Geostatistics
AutorLaura Marušić
MentorDanijel Grahovac (mentor)
Član povjerenstvaNenad Šuvak (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDanijel Grahovac (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIvan Papić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet primijenjene matematike i informatike
Osijek
Datum i država obrane2023-10-24, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Matematika
Primijenjena matematika i matematičko modeliranje
Sažetak
U ovom radu se upoznajemo s prostorno-vremenskim podacima kao proširenje vremenskih nizova, definiramo pripadne slučajne procese i navodimo razlike medu tipovima baza podataka. Nakon upoznavanja ove vrste podataka, u radu se zadržavamo na geostatističkom tipu podataka (”point referenced”). Krećemo od analize geostatističkih podataka koja se sastoji od vizualizacije i numeričkih karakteristika. Definiramo empirijsko prostorno i vremensko očekivanje, empirijsku prostornu kovarijancu i prostornovremenski variogram. Nakon toga podatke opisujemo modelom koji se najčešće koristi u geostatistici, a to je kriging, metoda interpolacije koja se dijeli na tri vrste, jednostavni, obični i univerzalni kriging. Sve prikazujemo na primjeru dnevnih maksimalnih temperatura u Europi u 2022. godini zabilježenih u klimatološkom centru američkog ratnog zrakoplovstva. Dobiveni rezultati i grafovi su dobiveni programskim jezikom R (inačica 4.2.2) te su neki dijelovi koda uključeni u radu.
Sažetak (engleski)
In this thesis, the spatio-temporal data are introduced as an extension of time series models, we define the corresponding random processes and state the differences among the types of databases. After getting acquainted with spatio-temporal data, our focus shifts to geostatistical data (“point referenced”). We begin by analyzing geostatistical data, which involves data visualization and exploratory data analysis. We establish concepts like empirical spatial and temporal mean, empirical spatial covariance and spatio-temporal variogram. Following that, we describe the data using a widely used statistical technique called kriging, an interpolation method that comes in three variations, simple, ordinary and universal kriging. To illustrate these concepts, we use an example of daily maximum temperatures in Europe during the year 2022 obtained from the United States Air Force Climatology Center. We present our findings and graphs generated using the R programming language (version 4.2.2), and we also include some code in the thesis.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:126:060919
Studijski programNaziv: Matematika; smjerovi: Financijska matematika i statistika, Matematika i računarstvo, Industrijska i primijenjena matematika
Smjer: Financijska matematika i statistika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra matematike (mag.math.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2023-11-08 11:26:58