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J-GLOBAL ID:202202231093679050   整理番号:22A0967547

小サンプルサイズによる多変量水文周波数分析のためのCopulaパラメータの新しい推定法【JST・京大機械翻訳】

A New Estimation Method for Copula Parameters for Multivariate Hydrological Frequency Analysis With Small Sample Sizes
著者 (7件):
資料名:
巻: 36  号:ページ: 1141-1157  発行年: 2022年 
JST資料番号: T0430A  ISSN: 0920-4741  CODEN: WRMAEJ  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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水力と土木インフラストラクチャーを設計するとき,多変量水文頻度分析は重要である。しかし,水文データ不足と不足は一般的である。マトリックスベースのRenyiのα次数エントロピー関数によって推定したコピュラエントロピーと全相関の間の関係を研究することによって,サンプルサイズが30以下のとき,Gumbel-HougaardコピュラとClaytonコピュラのパラメータのための新しい推定法(合計相関推定,TCE)を提案した。全部で11,802のシミュレーションを行い,30から5の範囲の試料サイズに対するTCEの性能を評価し,大量のデータを必要とする従来の推定法と比較した。Gumbel-Hougaardコピュラに関しては,TCEの性能は試料サイズに関係なく満足すべきものであったが,試料サイズが20以下の場合,従来法は不十分であった。Claytonコピュラでは,TCEは信頼できてロバストであり,サンプルサイズが10より大きいならば,サンプルサイズが25未満のとき,従来法は信頼できない。また,TCEを適用して,中国のXiliugou川における年間流出と土砂流出の共同分布を構築した。Renyiのα次エントロピー汎関数に基づく方法は,小さなサンプルサイズによる多変量水文学的頻度解析のための新しい方法を提供した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
水文学一般  ,  流出解析 

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