INTERVALOS DE CONFIANÇA PARA QUANTIS DE MÁXIMOS ANUAIS DE ACUMULADOS DE DADOS ACIMA DE UM LIMIAR GERADOS POR MODELO ESTOCÁSTICO NÃO-PARAMÉTRICO DE VAZÕES DIÁRIAS

• Autor(a) principal: Damazio, Jorge Machado
• Data de Publicação: 2022
• Outros Autores: Kyrillos, Daniela de Souza
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Cadernos do IME. Série Estatística (Online)
• Texto Completo: https://www.e-publicacoes.uerj.br/cadest/article/view/71381
• topic: Intervalos de Confiança para Quantis; Métodos Paramétricos e Não Paramétricos.

Apresenta-se resultados de testes com diferentes métodos de cálculo de intervalos de confiança para quantis de maximos anuais de acumulados de dados acima de um limiar gerados por modelo estocástico não-paramétrico de vazões diárias cuja formulação implica em limite superior para vazões e para máximos anuais dos acumulados. O modelo estocástico foi calibrado com registros fluviométricos de afluências diárias ao aproveitamento hidroelétrico de Salto Santiago no rio Iguaçu, PR, Brasil, e utilizado para gerar amostras dos máximos anuais com N=12.000, 20.0000, 100.000 e 120.000. Para cada método foram calculados intervalos de confiança a 90%  de quantis com recorrência de 30 anos e 400 anos. Foram testados dois métodos paramétricos: a aproximação guassiana válida para amostras grandes e uso da transformação da integral de probabilidades (método TIP). Como distribuição populacional dos máximos anuais acumulados considerou-se distribuiçóes mistas, Gama ou de Kamaraswamy, com massa de probabilidade no valor nulo. Foram testados também três métodos não-paramétricos: uma formulação não-paramétrica para o método TIP, o bootstrap por percentis e o bootstrap básico.  Os resultados indicaram diversidade nos intervalos das diferentes metodologias para tempo de recorrência de 400 anos e N=12.000 ou 20.000. Para as amostras maiores os intervalos das diferentes metodologias são, na prática, muito similares para qualquer das duas recorrências testadas. Os testes permitiram recomendar o uso dos métodos não paramétricos.