In general the model type is judged empirically from the available data. Since quantile models are designed to adapt to extreme values we would expect it to do better for heavy-tails distribution. The widespread and successful use of the Wakeby model is due to certain general characteristics of the distribution. A number of well-recognized methods can be used for estimating the unknown parameters. We have found that TheMLmethod has given results which are decidedly better than those obtained by other methods.

Si affronta il problema della stima di verosimiglianza di una variabile casuale espressa attraverso la sua funzione quantile. In particolare si segure l’approccio sviluppato per i dati raggruppati in classi. L’efficacia del metodo è illustrata su due casi concreti. Si adopera poi delle simulazioni per confrontarne l’efficienza con quella dei momenti pesati

Fitting Wakeby model using maximum likelihood

TARSITANO, Agostino
2005-01-01

Abstract

In general the model type is judged empirically from the available data. Since quantile models are designed to adapt to extreme values we would expect it to do better for heavy-tails distribution. The widespread and successful use of the Wakeby model is due to certain general characteristics of the distribution. A number of well-recognized methods can be used for estimating the unknown parameters. We have found that TheMLmethod has given results which are decidedly better than those obtained by other methods.
2005
88-7178-531-2
Si affronta il problema della stima di verosimiglianza di una variabile casuale espressa attraverso la sua funzione quantile. In particolare si segure l’approccio sviluppato per i dati raggruppati in classi. L’efficacia del metodo è illustrata su due casi concreti. Si adopera poi delle simulazioni per confrontarne l’efficienza con quella dei momenti pesati
probability weighted moments; flood frequency analysis
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.11770/169934
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