Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Ograniczanie wyników
Czasopisma help
Lata help
Autorzy help
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 26

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  rozklad prawdopodobienstwa
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
PL
Test Alexanderssona jest statystyczną metodą wykrywania skokowej zmiany w średniej w ciągu zmiennych losowych o rozkładzie normalnym, która identyfikuje moment pojawienia się zmiany. Może on być zastosowany do hydrologicznego szeregu logarytmiczno-normalnego, gdzie normalność uzyskana jest przez logarytmowanie. Staje się wtedy metodą badania, czy w szeregu wystąpiła skokowa zmiana powodując jego niejednorodność. w pracy zbadano skuteczność wykrywania zmiany o charakterze skoku w średniej w szeregach logarytmiczno-normalnych po przekształceniu ich w szeregi normalne i zastosowaniu testu Alexanderssona. Ponieważ miarą skuteczności testu w wykrywaniu zmiany jest jego moc, wyznaczono estymatory mocy testu. Szeregi wyjściowe, sztucznie wygenerowane, symulowały rzeczywiste hydrologiczne roczne przepływy o rozkładzie logarytmiczno-normalnym ze skokiem w średniej. Rozważane szeregi charakteryzowały się różnymi długościami: 20, 60 i 100, wysokościami skoku: od 1% do 25% i współczynnikami zmienności: od do. w przypadku szeregów o bardzo niskiej zmienności i długości co najmniej 60 moc okazała się bardzo wysoka dla zmiany równej co najmniej 5%. Dla szeregów o przeciętnej zmienności wysoka lub średnia moc przy zmianach kilkunastoprocentowych jest zagwarantowana w przypadku szeregów liczących co najmniej 60 elementów. Jeśli szereg cechuje duża zmienność, dość wysoka moc występuje dopiero przy zmianie wynoszącej co najmniej 25%, przy czym szereg musi liczyć co najmniej 100 elementów. w przypadku bardzo dużych zmienności nawet wysokie skoki są trudno wykrywalne. Zmiany mniejsze, niż 5% w szeregu o przeciętnej zmienności są przeważnie nie identyfikowane przez test. Metodę tę zaprezentowano na przykładach rzeczywistych średnich i maksymalnych rocznych przepływów na kilku rzekach Polski oraz USA. Wykazała ona skokową zmianę maksymalnych rocznych przepływów na rzece Nida.
EN
Alexandersson test is a statistical tool for detection of a step change in mean value in normally distributed time series that identifies the change point. The test may be applied to log-normally distributed hydrological series where normality is achieved by logarithmisation. The method becomes to a tool for testing if there appeared a step change that caused the inhomogeneity of the series. In the article the efficiency in detection of the step change in mean value in log-normally distributed time series was investigated after transformation to normally distributed series and application of the Alexandersson test. As the power of the test is a measure of efficiency, the estimates of the power were calculated. The artificial time series simulated real annual log-normally distributed discharges with an abrupt shifts in the mean values. The series differed in lengths: 20, 60 and 100, heights of the jump: from 1% to 25% and coefficients of variation: from 0,1 to 1. If the length of the series is at least 60 then for the series with very low variability the power turned out to be very large for the change at least equal to 5%. For the series with medium variability the large or medium power is guaranteed if the length of the series is at least 60 and the change is over 10%. If the series is featured by a high variability, the fairy large power is observed only for series with 100 elements and for changes equal to at least 25%. For very large variability even high jumps are detected with difficulty. The changes lower than 5% are usually not identified for series of moderate variability. The test was applied to real mean and maximum annual discharges in some rivers from USA and Poland. It indicated an abrupt change in the maximum annual flows on the Nida River.
PL
Suszę meteorologiczną można opisać za pomocą opadów. Wskaźnik, który klasyfikuje rodzaje suszy meteorologicznej, to wskaźnik opadu (SPI – Standardized Precipitation Index). W prezentowanej pracy autorzy klasyfikują i charakteryzują susze występujące w miesiącach półrocza (IV–IX) w wieloleciu 1964–2006 we Wrocławiu-Swojcu.
EN
Meteorological drought can be described with the use of precipitation. The index, in aid of which different kinds of meteorological drought are classified, is the standardized precipitation index (SPI). In this study, the authors classify and characterize the droughts in the IV–IX period of the years 1964–2006 in Wrocław- Swojec.
PL
Dla założonych 12 definicji niżówki znaleziono na podstawie 49-letnich szeregów czasowych dobowych przepływów w czterech wodowskazach w zlewni Małej Wisły, że łączny rozkład prawdopodobieństwa czasu T trwania niżówki oraz deficytu V niżówki może być opisany dwuwymiarowym rozkładem lognormalnym z pięcioma parametrami estymowanymi metodą największej wiarygodności. Jakość dopasowania badana była dwoma testami zgodności: testem Andersona- Darlinga i testem Craméra-von Misesa. Oba testy pozwalały na przyjęcie badanego rozkładu niezależnie od przyjętej definicji i wodowskazu, gdyż wartości p (p-values) obu testów były wyższe od 20%.
EN
For adopted 12 drought definitions and basing on 49-year time series of daily flows at four cross-sections in the Mała Wisła catchment, it was found that the probability distributions of drought duration T and drought deficit V may be described by the two-dimensional lognormal distribution with parameters estimated by the maximum likelihood method. The goodness- of-fit quality was tested by the Anderson-Darling and Cramér-von Mises tests. Both test did not reject the tested distributions neither for any definition nor any cross-section: all of the p-values were greater than 20%.
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.