prikaz prve stranice dokumenta Nadomještavanje nedostajućih podataka u vremenskim nizovima
No public access
undergraduate thesis
Nadomještavanje nedostajućih podataka u vremenskim nizovima
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. urn:nbn:hr:168:588190
Jakić, Dorotea
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Jakić, D. (2020). Nadomještavanje nedostajućih podataka u vremenskim nizovima (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:588190

Jakić, Dorotea. "Nadomještavanje nedostajućih podataka u vremenskim nizovima." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:588190

Jakić, Dorotea. "Nadomještavanje nedostajućih podataka u vremenskim nizovima." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:588190

Jakić, D. (2020). 'Nadomještavanje nedostajućih podataka u vremenskim nizovima', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 25 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:588190

Jakić D. Nadomještavanje nedostajućih podataka u vremenskim nizovima [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2020 [cited 2024 December 25] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:588190

D. Jakić, "Nadomještavanje nedostajućih podataka u vremenskim nizovima", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:588190

Metadata
TitleNadomještavanje nedostajućih podataka u vremenskim nizovima
Title (english)Replacing Missing Data in Time-series
AuthorDorotea Jakić
MentorRatko Magjarević (mentor)
Committee memberRatko Magjarević (predsjednik povjerenstva)
Committee memberSara Žulj (član povjerenstva)
Committee memberDominik Džaja (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2020-09-03, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Nedostajući podatci smanjuju statističku moć i uvode pristranost u istraživanja. Iz tog se razloga nedostajuće vrijednosti nadomještaju različitim metodama imputacije. U ovom radu uspoređeni su rezultati metode imputacije posljednjom promatranom vrijednosti, metode najbližeg susjeda, metode srednje vrijednosti, imputacije spline interpolacijom i linearne imputacije nad signalima glukoze u krvi iz Ohio T1DM baze podataka. Signalima su se prvo potpuno nasumično izbrisali segmenti podataka u različitim trajanjima i nakon toga imputirale nedostajuće vrijednosti, koje su na kraju bile usporedivane sa točnim vrijednostima, te su se na kraju uspoređivale vrijednosti pogrešaka kvadratne sredine. Metoda sa najmanjom pogreškom bila je metoda imputacije linearnom interpolacijom, a sa najvećom metoda imputacije srednjom vrijednosti osim u slucaju u kojem je duljina nedostajućih podataka bila 4 sata, tada je imputacija posljednjom promatranom vrijednosti imala jednaku, i kod nekih signala veću, pogrešku.
Abstract (english)
Missing data reduces statistical power and introduces bias in research, so missing values are imputed by different imputation methods. In this paper, the results of the last observation carried forward imputation method, nearest neighbor method, mean value method, spline interpolation imputation, and linear imputation over continuous blood glucose measurements from the Ohio T1DM database are compared. The segments of varying duration were erased from the signal completely at random and then the missing values were imputed, which were eventually compared to the exact values using root mean square error. The method with the smallest error was the method of imputation by linear interpolation, and the method with the largest error was mean imputation except when four hours of data were missing, where the last observation carried forward imputation had a similar or even bigger RMSE value.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:588190
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-01-13 15:07:29