@article{article_692139, title={Potsdam Şehri Hava Sıcaklığının Dalgacık Regresyon Analizi ile Tahmini}, journal={Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi}, volume={24}, pages={432–437}, year={2020}, DOI={10.19113/sdufenbed.692139}, author={Taşağıl Arslan, Gökçe Nur and Deniz, Eylem}, keywords={Statistics, Regression, Discrete wavelet transform, Wavelet regression}, abstract={Belirli bir süreye sahip olan ve bu süre içerisindeki ortalama değeri sıfıra eşit olan dalga şekline Dalgacık (wavelet) adı verilmektedir. Dalgacıklar, zaman alanındaki bir fonksiyonu frekans alanındaki bir fonksiyona çevirerek analiz eden Fourier dönüşümünün yetersiz kaldığı noktalarda kullanılmıştır. Dalgacıkların temel istatistiksel uygulaması "sinyali gürültüden arındırma" veya "düzleştirme" olarak da bilinen parametre kestirimidir. Bu çalışmada dalgacık dönüşümü ve eşiklerdirmenin istatistiksel anlamda değerlendirilmesi üzerinde durulmuştur. Bu kapsamda çalışmada kullanılmak üzere Almanya meteoroloji servisinden ortalama sıcaklık, rüzgar hızı, nem ve basınç değişkenleri alınmıştır. Bu değişkenlere ait grafikler incelendiğinde verilerin gürültülü olduğu görülmüş ve dalgacık dönüşümü ile veriler gürültüden arındırılmıştır. Dönüşüm yapılırken farklı dalgacık türleri uygulanmış ve elde edilen dönüştürülmüş verilere regresyon analizi uygulanmıştır. Her bir dalgacık türü için elde edilen regresyon modeline ait AIC ve RMSE değerlerine göre en iyi regresyon modeli belirlenmiştir.}, number={2}, publisher={Süleyman Demirel University}