A Mixed distribution with EV1 and GEV components for analyzing heterogeneous samples
Escalante Sandoval, C.
Facultad de Ingeniería, UNAM, publicado en Ingeniería, Investigación y Tecnología, y cosechado de Revistas UNAM
dor_id: 25918
506.#.#.a: Público
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561.#.#.u: https://www.ingenieria.unam.mx/
650.#.4.x: Ingenierías
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336.#.#.3: Artículo de Investigación
336.#.#.a: Artículo
351.#.#.6: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/index
351.#.#.b: Ingeniería, Investigación y Tecnología
351.#.#.a: Artículos
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270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx
590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)
270.#.#.d: MX
270.1.#.d: México
590.#.#.b: Concentrador
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883.#.#.a: Revistas UNAM
590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural, UNAM
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100.1.#.a: Escalante Sandoval, C.
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245.1.0.a: A Mixed distribution with EV1 and GEV components for analyzing heterogeneous samples
502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México
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264.#.1.c: 2009-10-05
653.#.#.a: Heterogeneous samples; flood frequency analysis; mixed distributions; maximum like li hood parameter estimation; muestras heterogéneas; análisis de frecuencias de crecientes; distribuciones mezcladas; estimación de parámetros por máxima verosimilitud; heterogeneous samples; flood frequency analysis; mixed distributions; maximum like li hood parameter estimation; muestras heterogéneas; análisis de frecuencias de crecientes; distribuciones mezcladas; estimación de parámetros por máxima verosimilitud
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041.#.7.h: spa
520.3.#.a: Flood characteristics are required to solve several water-engineering problems. traditional flood frequency analysis involves the assumption of homogeneity of the flood distribution. how ever, floods are of ten generated by distributions composed of a mixture of two or more populations. differences between the populations may be the result, for instance, of the enso phenomenon. if these physical processes are not considered in conventional flood frequency analysis, the t-year flood estimate can be in efficient for design purposes. in order to model heterogeneous samples, a mixed distribution with extreme value type i (ev1 or gumbel) and general extreme value (gev) components is proposed. A region in north western mexico with 35 gauging stations has been selected to apply the model and at-site quantiles were estimated based on the maximum like lihood procedure. results produced by fit ting the ev1-gev distribution were compared through the use of a goodness-of-fit test with those obtained by the mixed gumbel and mixed gev distributions. The ev1-gev distribution was the best option for the 40% of analyzed samples and thus it is suggested its application when modeling heterogeneous series in flood frequency analysis. muchos problemas en ingeniería hidráulica requieren conocer las características de una creciente. El análisis tradicional de frecuencias implica la consideración de homogeneidad de la serie. sin embargo, en ocasiones los gastos máximos anuales son generados por distribuciones formadas por dos o más poblaciones. La diferencia entre poblaciones puede ser el resultado, entre otros, de la presencia del fenómeno enso. si estos procesos físicos no se consideran en el análisis convencional, el evento estimado de cierto período de retorno puede ser ineficiente para propósitos de diseño. Con el fin de modelar muestras heterogéneas se propone la aplicación de una distribución mezclada, cuyas componentes son la distribución de valores extremos tipo 1 (ve1 o gumbel) y la general de valores extremos (gve). Para aplicar el modelo se eligió una región del noroeste de México que cuenta con 35 estaciones de aforos y se empleó la técnica de máxima verosimilitud para la estimación de los eventos de diseño. Los resultados de la distribución ve1-gve, se compararon con aquellos obtenidos con las distribuciones gumbel mixta y gve mixta, a través de un criterio de bondad de ajuste. La distribución ev1-gve fue la de mejor ajuste en el 40% de las muestras analizadas, por lo que se sugiere su aplicación en el caso de requerir estimar eventos de diseño a partir de series no homogéneas. flood characteristics are required to solve several water-engineering problems. traditional flood frequency analysis involves the assumption of homogeneity of the flood distribution. how ever, floods are of ten generated by distributions composed of a mixture of two or more populations. differences between the populations may be the result, for instance, of the enso phenomenon. if these physical processes are not considered in conventional flood frequency analysis, the t-year flood estimate can be in efficient for design purposes. in order to model heterogeneous samples, a mixed distribution with extreme value type i (ev1 or gumbel) and general extreme value (gev) components is proposed. A region in north western mexico with 35 gauging stations has been selected to apply the model and at-site quantiles were estimated based on the maximum like lihood procedure. results produced by fit ting the ev1-gev distribution were compared through the use of a goodness-of-fit test with those obtained by the mixed gumbel and mixed gev distributions. The ev1-gev distribution was the best option for the 40% of analyzed samples and thus it is suggested its application when modeling heterogeneous series in flood frequency analysis. muchos problemas en ingeniería hidráulica requieren conocer las características de una creciente. El análisis tradicional de frecuencias implica la consideración de homogeneidad de la serie. sin embargo, en ocasiones los gastos máximos anuales son generados por distribuciones formadas por dos o más poblaciones. La diferencia entre poblaciones puede ser el resultado, entre otros, de la presencia del fenómeno enso. si estos procesos físicos no se consideran en el análisis convencional, el evento estimado de cierto período de retorno puede ser ineficiente para propósitos de diseño. Con el fin de modelar muestras heterogéneas se propone la aplicación de una distribución mezclada, cuyas componentes son la distribución de valores extremos tipo 1 (ve1 o gumbel) y la general de valores extremos (gve). Para aplicar el modelo se eligió una región del noroeste de México que cuenta con 35 estaciones de aforos y se empleó la técnica de máxima verosimilitud para la estimación de los eventos de diseño. Los resultados de la distribución ve1-gve, se compararon con aquellos obtenidos con las distribuciones gumbel mixta y gve mixta, a través de un criterio de bondad de ajuste. La distribución ev1-gve fue la de mejor ajuste en el 40% de las muestras analizadas, por lo que se sugiere su aplicación en el caso de requerir estimar eventos de diseño a partir de series no homogéneas.
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Escalante Sandoval, C.
Facultad de Ingeniería, UNAM, publicado en Ingeniería, Investigación y Tecnología, y cosechado de Revistas UNAM
Escalante Sandoval, C. (2007). A Mixed distribution with EV1 and GEV components for analyzing heterogeneous samples. Ingeniería Investigación y Tecnología; Vol 8, No 003, 2007. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/25918