Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
1974 |
Autor(a) principal: |
Vivaldi, Lucio José |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
|
Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
|
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
País: |
Não Informado pela instituição
|
Palavras-chave em Português: |
|
Link de acesso: |
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. |