Discriminante nao linear baseado em mistura de distribuicoes: uma aplicacao no tempo de retorno de observacoes de fluídos máximos heterogéneos na bacia do rio Paranapanema-Brasil

• Guevara Otiniano, Cira Etheowalda ^[1] ; C. Cruvinel, Evelyn ^[1] ; H. Lima, Carlos ^[2]
  1. [1] Departamento de Estatística, UnB, 70910-900 Brasília, DF, Brazil.
  2. [2] Departmento de Engenharia Civil and Ambiental, UnB, 70910-900 Brasília, DF, Brazil.
• Localización: Selecciones Matemáticas, ISSN-e 2411-1783, Vol. 7, Nº. 2, 2020 (Ejemplar dedicado a: August - December), págs. 242-249
• Idioma: portugués
• DOI: 10.17268/sel.mat.2020.02.06
• Títulos paralelos:
  • Non linear discriminant based on mixture of distributions: an application in return time of heterogeneous maximum flows observed in the Paranapanema river basin-Brazil
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • English

    In this work, maximum flows observed in the Paranapanema river basin are modeled by a mixture of two GEV distributions whose components correspond to the summer and winter subpopulations. The nonlinear discriminant function allowed to confirm the assumption of mixture model.The proposed model is then used to determine probabilities of exceedance and return periods associated with extreme flows, which are of fundamental importance for hydraulic projects. The results show significant differences when a mixture model is used and therefore an approach more coherent with the observed data.

  • português

    Neste trabalho, vazoes máximas observadas na bacia do rio Paranapanema sao modelados por uma mistura de duas distribuicoes GEV cujas componentes correspondemás subpopulacoes de verao e inverno. A funcao discriminante nao linear permitiu confirmar a hipótese do modelo de mistura. O modelo proposto é entao usado para determinar as probabilidades de excedencias e períodos de retorno associados a vazoes extremas, que sao de fundamental importancia para projetos hidráulicos. Os resultados mostram diferencas significativas quando um modelo de mistura é usado e, portanto, uma abordagem mais coerente com os dados observados.

• Referencias bibliográficas
  • Ahmad KE, Abd-Elrahman AM. Updating a nonlinear discriminant function estimated from a mixture of two Weibull distributions. Math. Comput....
  • Ahmad KE, Jaheen ZF, Modhesh AA. Estimation of a discriminant function based on small sample size from a mixture of two Gumbel distributions....
  • Alila Y, Mtiraoui A. Implications of heterogeneous flood-frequency distributions on traditional stream-discharge prediction techniques. Hydrological...
  • Amoh RK. Estimation of a discriminant function from a mixture of two inverse Gaussian distributions when the sample size is small. J. Statist....
  • Cruvinel EC. Discriminante para mistura de distribuicoes GEV.[ Dissertacao de Mestrado]. Brasilia: Universidade de Brasília. 2017. Disponivel...
  • Escalante-Sandoval C. A Mixed distribution with EV1 and GEV components for analyzing heterogeneous samples. Ingeniería, investigación y tecnología....
  • Girardo G. Volume de chuvas em fevereiro em Sao Paulo já é maior desde 1999[Intenet]. Sao Paulo: O Estado de S. Paulo; 2020[ Consultado em...
  • Fiorentino M, Arora K, Singh VP. The two-component extreme value distribution for flood frequency analysis: Derivation of a new estimation...
  • Jenkinson AF. The frequency distribution of anual maximum (or minimum) values of metereological elements. Quarterly J. of the Royal Met. Society....
  • McLachlan GJ, Peel D. Finite Mixture Models. Australia: John Wiley, 2004.
  • Otiniano CEG, Teixeira ECM. Estimacao dos parámetros da mistura de duas componentes GEV via Algoritmo EM. Tendencias em Matemática Aplicada...
  • Rossi F, Fiorentino M, Versace P. Two-component extreme value distribution for flood frequency analysis. Water Resour. Res. 1994; 20(7):847–856.
  • Sultan KS, Al-Moisheer AS. Estimation of a discriminant function from a mixture of two inverse weibull distributions. J. of Statistical Computation...
  • Singh KP. Hydrologic distributions resulting from mixed populations and their computer simulations. I.A.S.H. 1968; 8:671–681.