Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Trendanalys av klimatdata med regressionsmetoder
Uppsala University, Disciplinary Domain of Science and Technology, Mathematics and Computer Science, Department of Mathematics.
2015 (Swedish)Independent thesis Advanced level (professional degree), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesisAlternative title
Trend analysis of climate indicators by regression methods (English)
Abstract [en]

 The discussion about climate change and how it

affects the earth has existed for years and is still

ongoing. The European Climate & Assessment Project

conveys data related to climate, which has been used

in this thesis to investigate climate changes.

The aim of this thesis was to investigate trends in

time series for specific indicators and stations. The

climate indicator Consecutive Summer Days was

chosen and the stations Stockholm and Munich were

investigated. The main focus has been on the

statistics used in this thesis to investigate the aim of

the study. Conclusions regarding an appropriate

distribution for the data and independence in the

explanatory variable were necessary to conclude with

statistical methodology. To reach the conclusions the

Negative Binomial Distribution was fitted. An

assumption about independence in the explanatory

variable was also made. Regression modelling could

therefore be performed at data to investigate possible

trends. The results from the study demonstrate an

ascending trend in the chosen indicator in both

Stockholm and Munich. This master thesis is a

contribution to the climate research. The

methodology used and the results gained can be used

to support future studies within the climate research

or other areas.

Abstract [sv]

Data samlas in inom en rad olika samhällsområden. Ett av dessa områden är klimat.

Under de senaste åren har diskussionen om klimatförändringars existens och dess

påverkan på vår jord varit högst aktuell och intresseväckande. European Climate &

Assessment Project förmedlar data kring klimat och deras data har använts i detta

arbete för att komma ett steg närmare en sanning kring klimatförändringar.

Detta examensarbete är ett bidrag till klimatforskningen. Syftet var att undersöka

trender i tidsserier för vald indikator och stationer. Indikatorn Consecutive Summer

Days valdes och stationerna Stockholm och München undersöktes. Det största fokuset

och tiden i arbetet har lagts på den statistik som använts för att undersöka syftet. För

att kunna undersöka trender var slutsats kring lämplig fördelning för data samt

oberoende i den förklarande variabeln nödvändigt att säkerställas med statistiska

metoder. För att komma fram till slutsatsen anpassades den Negativa

Binomialfördelningen. Ett antagande om oberoende i den förklarande variabeln kunde

även göras. Regressionsmodeller kunde därmed anpassas på data för att undersöka

eventuella trender.

Resultaten visade en uppåtgående trend i den valda indikatorn i både Stockholm och

München. Det var dock inte möjligt att dra en slutsats kring om denna trend är naturlig

eller om den beror på människans konsumtion av jordens resurser. Det var inte heller

möjligt att dra en generell slutsats kring klimatförändringar då arbetet enbart

undersöker en indikator på två stationer. Metoden som använts och resultaten som

genererats kan dock användas som ett stöd i framtida studier inom klimatforskning

eller annat intressant område.

Place, publisher, year, edition, pages
2015. , 40 p.
Series
UPTEC STS, ISSN 1650-8319 ; 15043
Keyword [sv]
regressionsmodell, räknedata, regressionsanalys
National Category
Mathematical Analysis
Identifiers
URN: urn:nbn:se:uu:diva-270156OAI: oai:DiVA.org:uu-270156DiVA: diva2:886145
Educational program
Systems in Technology and Society Programme
Supervisors
Examiners
Available from: 2015-12-22 Created: 2015-12-21 Last updated: 2015-12-22Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(2321 kB)229 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 2321 kBChecksum SHA-512
264a1f7353fc906edf0e2419f5d8a952154c108d264a181b50f63794881c9c20f9d3a38358ad93c8767812baa58abb804475292979f3a9d9981fde9a99e67fab
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Department of Mathematics
Mathematical Analysis

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 229 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 719 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf