Utilização da distribuição gama em dados pluviométricos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 1974 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/0/tde-20240301-154054/ |
Resumo: | O presente trabalho foi dirigido no sentido de apresentar um estudo detalhado sobre a aplicação da distribuição gama na análise de dados pluviométricos. São desenvolvidos o método dos momentos e o método da máxima verossimilhança, utilizados na obtenção das estimativas dos parâmetros g e b da distribuição gama. Em ambos os casos, são deduzidas fórmulas para a determinação da variância dos estimadores. Para se estimar a precipitação pluvial a um determinado nível de probabilidade, são desenvolvidos os modelos simples e misto, com a utilização do processo iterativo de Newton. Como aplicação, fez-se o ajustamento da distribuição gama aos dados pluviométricos relativos a 9 períodos de cada mês. O teste de ajustamento empregado foi o de X2. São apresentados os resultados correspondentes a todos os períodos estudados e é feita uma análise com relação às estimativas ĝ e b̂. Confeccionaram-se tabelas de probabilidade de precipitação pluvial e alguns aspectos tocantes à sua utilização são discutidos. Finalmente, são apresentadas as conclusões entre as quais se destacam: a - Baseado no teste de X2, o ajustamento da distribuição gama aos dados pluviométricos, foi eficiente em razão da hipótese nula não ser rejeitada em 98,15% dos períodos estudados; b - A distribuição gama não proporcionou bons resultados para a análise dos dados pluviométricos dos períodos de 1-5 e 1-10, principalmente nos meses mais secos. |
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Utilização da distribuição gama em dados pluviométricosDISTRIBUIÇÃO GAMAPLUVIOMETRIAO presente trabalho foi dirigido no sentido de apresentar um estudo detalhado sobre a aplicação da distribuição gama na análise de dados pluviométricos. São desenvolvidos o método dos momentos e o método da máxima verossimilhança, utilizados na obtenção das estimativas dos parâmetros g e b da distribuição gama. Em ambos os casos, são deduzidas fórmulas para a determinação da variância dos estimadores. Para se estimar a precipitação pluvial a um determinado nível de probabilidade, são desenvolvidos os modelos simples e misto, com a utilização do processo iterativo de Newton. Como aplicação, fez-se o ajustamento da distribuição gama aos dados pluviométricos relativos a 9 períodos de cada mês. O teste de ajustamento empregado foi o de X2. São apresentados os resultados correspondentes a todos os períodos estudados e é feita uma análise com relação às estimativas ĝ e b̂. Confeccionaram-se tabelas de probabilidade de precipitação pluvial e alguns aspectos tocantes à sua utilização são discutidos. Finalmente, são apresentadas as conclusões entre as quais se destacam: a - Baseado no teste de X2, o ajustamento da distribuição gama aos dados pluviométricos, foi eficiente em razão da hipótese nula não ser rejeitada em 98,15% dos períodos estudados; b - A distribuição gama não proporcionou bons resultados para a análise dos dados pluviométricos dos períodos de 1-5 e 1-10, principalmente nos meses mais secos.This paper has in view the use of the gamma distribution in the analysis of rainfall data. The method of moments and that of maximum likelihood are applied to the estimation of parameters g and b in equation (See Theses) Simple and mixed models are introduced when estimating the parameters, with the use of Newtons iterative method. Rainfall data used refer to years 1940 through 1972 (33 years) at the Instituto de Pesquisa e Experimentação Agropecuária do Centro-Sul (IPEACS). Periods 1-5, 1-10, 1-15, 1-20, 1-25 and monthly were tried. The goodness of fit was evaluated by the X2 test. Results are presented referring to all periods studied, and an analysis on the estimation of parameters g and b. Tables of probabilities of amount of rainfall were calculated. The main conclusions are: a - The fitting of the gamma distribution to the data was excellent, since the null hypothesis was not rejected in 98.15% of cases. b - The gamma distribution did not give good results for periods of 1-5 days and 1-10 days, specially in dry months.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPAbreu, Clóvis Pompílio deVivaldi, Lucio José1974-03-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/0/tde-20240301-154054/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-03-14T22:31:03Zoai:teses.usp.br:tde-20240301-154054Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-03-14T22:31:03Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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