Skip to main content

Login for students

Login for employees

Publication detail

Outlier Identification of Concentrations of Pollutants in Environmental Data Using Modern Statistical Methods
Authors: Veselík Petr | Sejkorová Marie | Nieoczym Aleksander | Caban Jacek
Year: 2020
Type of publication: článek v odborném periodiku
Name of source: Polish Journal of Environmental Studies
Publisher name: HARD Publishing Company
Place: Olsztyn
Page from-to: 853-860
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Identifikace odlehlých koncentrací znečišťujících látek v environmentálních datech pomocí moderních statistických metod Článek je zaměřen na identifikaci odlehlých měření v environmentálních datech, která mohou významně ovlivnit budoucí výsledky analýzy a interpretaci výsledků. Z tohoto důvodu je jejich identifikace nedílnou součástí analýzy dat. Cílem tohoto článku je navrhnout statistiku analýza, která automaticky identifikuje segmenty odlehlých měření. Výsledky byly demonstrovány na skutečných koncentračních datech. Metodický postup byl použit k vyhodnocení částic pevných látek velikost frakce PM10 ze dvou monitorovacích stanic umístěných v Brně v České republice. kontrolní grafy; částice PM10; regrese; odlehlé hodnoty
eng Outlier Identification of Concentrations of Pollutants in Environmental Data Using Modern Statistical Methods The article is focused on identification of outlier measurements in environmental data which may significantly affect the future results of the analysis and interpretation of results. For this reason, their identification forms an integral part of data analysis. The aim of this article is to perform statistical analysis that automatically identifies segments of outlier measurements. The results were demonstrated on real concentration data. The methodological procedure was used to evaluate particulate matter of the PM10 fraction size from two monitoring stations located in Brno, Czech Republic. capability indices; control charts; particulate matter PM10; kernel regression; outlier measurements