KÖRNYEZETI ADATOK PARAMÉTEREINEK BECSLÉSÉRE SZOLGÁLÓ ELJÁRÁSOK ÖSSZEHASONLÍTÁSA
Szerző: FEJÉR Dina, I. évfolyam
Témavezető: Dr. HORVÁTH István egyetemi docens
Intézmény: Szegedi Tudományegyetem, Természettudományi Kar, Szervetlen és Analitikai Kémiai Tanszék

A munka elsődleges célja a szakirodalomban javasolt paraméterbecslési eljárások megbízhatóságának jellemzése, és a kimutatási határ közelében végzett mérések nagy hibáinak csökkentésére szolgáló korrekciós eljárások összehasonlítása.
A dolgozat első része ismerteti a környezeti adatsorok kiértékelésére alkalmazott közelítések (lognormális, log-logisztikus és gamma eloszláson alapuló) megbízhatóságának változását az adatsorok ferdeségének függvényében. A tanulmány másik része a Monte Carlo módszerrel szimulált adatsorok lognormális eloszlásra kidolgozott korrekciós eljárásait elemzi.
Az eredmények azt mutatják, hogy a környezeti adatokra alkalmazott eljárások csak az erősen ferde adatsorok paramétereinek közelítésére alkalmasak. A szimulált adatsoroknál vizsgált korrekciós eljárások hatása elhanyagolható, viszont egyes paraméterek között exponenciális kapcsolat fedezhető fel. Ez a felfedezés lehetőséget ad egy új korrekciós eljárás kidolgozására.

Kulcsszavak: paraméterbecslés, környezeti adatsorok, szimulált adatsorok, korrekciós eljárás

COMPARISON OF METHODS FOR PARAMETER ESTIMATION OF ENVIRONMENTAL DATA
Author: Dina FEJÉR, 1st year
Tutor: Dr. István HORVÁTH, associate professor
Institution: Department of Inorganic and Analytical Chemistry, Faculty of Natural Sciences, University of Szeged

The main aims of this work are describing the reliability level of parameter estimation methods proposed in specialized literature, and comparison of ways of correction for minimizing mistakes in measurements near to the detection limit.
The first part of the paper presents how the reliability of approaches (lognormal, log-logistic, and the one based on gamma distribution) changes, in relation to skew environmental data. The other part of the work monitors the correction methods based on lognormal distribution of simulated data sets.
The results show that the methods are appropriate only for estimating parameters of highly skewed data. The influence of correction with simulated data sets is negligible, but certain parameters are in exponential relation with each other. This result can be an incentive to make a new correction method.

Keywords: parametric estimate, environmental and simulated data sets, correction method