Modelagem estocástica usando a distribuição generalizada de valores extremos e momentos LH: uma abordagem via software livre R
A distribuição de probabilidade generalizada de valores extremos (GEV) é utilizada na modelagem de extremos naturais, tais como: chuvas intensas, vazões máximas, velocidade do vento e temperatura. Uma questão importante na utilização da GEV é a escolha da metodologia de estimativa de parâmetros. As...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS)
2021-08-01
|
| Series: | REMAT |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/REMAT/article/view/5106 |
| _version_ | 1797764689247076352 |
|---|---|
| author | Wagner Alessandro Pansera Bendito Martins Gomes |
| author_facet | Wagner Alessandro Pansera Bendito Martins Gomes |
| author_sort | Wagner Alessandro Pansera |
| collection | DOAJ |
| description | A distribuição de probabilidade generalizada de valores extremos (GEV) é utilizada na modelagem de extremos naturais, tais como: chuvas intensas, vazões máximas, velocidade do vento e temperatura. Uma questão importante na utilização da GEV é a escolha da metodologia de estimativa de parâmetros. As metodologias comumente utilizadas são a máxima verossimilhança e os momentos convencionais. Contudo, estudos apontam que tais metodologias nem sempre produzem estimativas confiáveis dos parâmetros da GEV. Nesse sentido, é interessante a utilização dos momentos LH, pois caracterizam melhor o caudal superior da distribuição devido ênfase dada aos maiores valores observados. Porém, não existem rotinas computacionais desenvolvidas para utilização da GEV com momentos LH em software livre. Dessa forma, esta pesquisa teve por objetivo desenvolver uma rotina computacional no software livre R para modelagem estocástica por meio da GEV, utilizando momentos LH para estimar seus parâmetros e verificar a qualidade do ajuste. Foram utilizados dados de vazões máximas diárias anuais disponíveis na literatura para demonstrar a aplicabilidade da rotina computacional. Esta pesquisa contribui para disseminar o uso dos momentos LH e facilitar modelagem estocástica de eventos ambientais extremos. |
| first_indexed | 2024-03-12T19:59:21Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-e8cc2d338ceb45898f4070bc5713afea |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2447-2689 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-03-12T19:59:21Z |
| publishDate | 2021-08-01 |
| publisher | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) |
| record_format | Article |
| series | REMAT |
| spelling | doaj.art-e8cc2d338ceb45898f4070bc5713afea2023-08-02T02:33:38ZengInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS)REMAT2447-26892021-08-017210.35819/remat2021v7i2id5106Modelagem estocástica usando a distribuição generalizada de valores extremos e momentos LH: uma abordagem via software livre RWagner Alessandro Pansera0Bendito Martins Gomes1Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), Departamento de Engenharia Civil, Toledo, PR, BrasilUniversidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, Cascavel, PR, BrasilA distribuição de probabilidade generalizada de valores extremos (GEV) é utilizada na modelagem de extremos naturais, tais como: chuvas intensas, vazões máximas, velocidade do vento e temperatura. Uma questão importante na utilização da GEV é a escolha da metodologia de estimativa de parâmetros. As metodologias comumente utilizadas são a máxima verossimilhança e os momentos convencionais. Contudo, estudos apontam que tais metodologias nem sempre produzem estimativas confiáveis dos parâmetros da GEV. Nesse sentido, é interessante a utilização dos momentos LH, pois caracterizam melhor o caudal superior da distribuição devido ênfase dada aos maiores valores observados. Porém, não existem rotinas computacionais desenvolvidas para utilização da GEV com momentos LH em software livre. Dessa forma, esta pesquisa teve por objetivo desenvolver uma rotina computacional no software livre R para modelagem estocástica por meio da GEV, utilizando momentos LH para estimar seus parâmetros e verificar a qualidade do ajuste. Foram utilizados dados de vazões máximas diárias anuais disponíveis na literatura para demonstrar a aplicabilidade da rotina computacional. Esta pesquisa contribui para disseminar o uso dos momentos LH e facilitar modelagem estocástica de eventos ambientais extremos.https://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/REMAT/article/view/5106GEVvalores extremossoftware livre Rmodelagem estocástica |
| spellingShingle | Wagner Alessandro Pansera Bendito Martins Gomes Modelagem estocástica usando a distribuição generalizada de valores extremos e momentos LH: uma abordagem via software livre R REMAT GEV valores extremos software livre R modelagem estocástica |
| title | Modelagem estocástica usando a distribuição generalizada de valores extremos e momentos LH: uma abordagem via software livre R |
| title_full | Modelagem estocástica usando a distribuição generalizada de valores extremos e momentos LH: uma abordagem via software livre R |
| title_fullStr | Modelagem estocástica usando a distribuição generalizada de valores extremos e momentos LH: uma abordagem via software livre R |
| title_full_unstemmed | Modelagem estocástica usando a distribuição generalizada de valores extremos e momentos LH: uma abordagem via software livre R |
| title_short | Modelagem estocástica usando a distribuição generalizada de valores extremos e momentos LH: uma abordagem via software livre R |
| title_sort | modelagem estocastica usando a distribuicao generalizada de valores extremos e momentos lh uma abordagem via software livre r |
| topic | GEV valores extremos software livre R modelagem estocástica |
| url | https://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/REMAT/article/view/5106 |
| work_keys_str_mv | AT wagneralessandropansera modelagemestocasticausandoadistribuicaogeneralizadadevaloresextremosemomentoslhumaabordagemviasoftwarelivrer AT benditomartinsgomes modelagemestocasticausandoadistribuicaogeneralizadadevaloresextremosemomentoslhumaabordagemviasoftwarelivrer |