Evaluación de criterios de selección de modelos probabilísticos: validación con series de valores máximos simulados
Se realizó un estudio de Monte Carlo para determinar la validez del empleo de la prueba del error estándar de ajuste como criterio de selección en el análisis de frecuencias. Dicho estadístico se comparó con los estadísticos de prueba de Kolmogorov-Smirnov, Cramer-Von Mises y AndersonDarling. Las di...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Instituto Mexicano de Tecnología del Agua
2014-09-01
|
| Series: | Tecnología y ciencias del agua |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.revistatyca.org.mx/ojs/index.php/tyca/article/view/1241 |
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| author | Roberto S. Flowers Cano Robert Jeffrey Flowers Fabián Rivera Trejo |
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| description | Se realizó un estudio de Monte Carlo para determinar la validez del empleo de la prueba del error estándar de ajuste como criterio de selección en el análisis de frecuencias. Dicho estadístico se comparó con los estadísticos de prueba de Kolmogorov-Smirnov, Cramer-Von Mises y AndersonDarling. Las distribuciones elegidas para el propósito de comparar estos estadísticos fueron la gamma, Weibull, Gumbel, log-normal y log-logística. Los resultados obtenidos recomiendan el uso de muestras con tamaño de por lo menos n = 50 para tener un buen desempeño de las pruebas de Anderson-Darling y error estándar de ajuste. El empleo de las pruebas de Kolmogorov-Smirnov y Cramer-Von Mises no es del todo recomendable en hidrología, ya que para obtener un desempeño aceptable se necesitan muestras más grandes de las que normalmente se tienen en esta disciplina. |
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| issn | 0187-8336 2007-2422 |
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| last_indexed | 2024-03-08T23:27:47Z |
| publishDate | 2014-09-01 |
| publisher | Instituto Mexicano de Tecnología del Agua |
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| series | Tecnología y ciencias del agua |
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