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dc.creatorSILVA, Luciano Pereira da-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9871848937607694por
dc.contributor.advisor1SILVA, Frank Sinatra Gomes da-
dc.contributor.advisor-co1SILVA, Antonio Samuel Alves da-
dc.contributor.referee1VASCONCELOS, Josimar Mendes de-
dc.date.accessioned2022-12-13T21:05:21Z-
dc.date.issued2020-08-12-
dc.identifier.citationSILVA, Luciano Pereira da. Comparação entre ajustes de distribuição de probabilidades em dados de precipitação do estado de Pernambuco. 2020. 58 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.por
dc.identifier.urihttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8764-
dc.description.resumoA chuva é um elemento que ocasiona muitas preocupações, pois sua intensidade e frequência de ocorrência, podem causar efeitos prejudiciais a sociedade, a chuva de um determinado local pode ser estimada, em termos probabilísticos, por modelos teóricos de distribuição ajustados a uma série histórica. Foram utilizados dados de precipitação do estado de Pernambuco, formados por 133 séries temporais mensais distribuídas sobre todo o estado durante o período de 1950 a 2012. Analisadas aderências das distribuições de Probabilidade: exponencial, gama, beta, log-normal,Weibull, normal, Gumbel Marshall-Olkin, log-logística, log-logística exponenciada, com base no teste Kolmogorov-Smirnov ao nível de significância de 5%. As distribuições com menos rejeições no teste de aderência foram a Weibull, gama e beta, outubro apresentou o menor número de distribuições consideradas adequadas para modelar a precipitação mensal e março mais de 99% dos postos pluviométricos teve alguma distribuição probabilística adequada para modelar a precipitação mensal. A distribuição Weibull foi a que mais se adequou para modelar a precipitação mensal.por
dc.description.abstractRain is an element that causes many concerns, because its intensity and frequency of occurrence, can cause harmful effects to society, the rain of a given location can be estimated, in probabilistic terms, by theoretical distribution models adjusted to a historical series. Precipitation data from the state of Pernambuco were used, formed by 133 monthly time series distributed over the entire state during the period from 1950 to 2012. Adherences of Probability distributions were analyzed: exponential, gamma,beta, lognormal, Weibull, normal, Gumbel Marshall-Olkin, log-logistics, exponentiated log-logistics, based on the Kolmogorov-Smirnov test at the 5% significance level . The distributions with less rejection during the adherence test were Weibull, gamma and beta, october had the lowest number of distributions considered adequate to model monthly precipitation and in march more than 99% of the pluviometric stations had some adequate probabilistic distribution to model precipitation monthly. The Weibull distribution was the best suited to model monthly precipitation.eng
dc.description.provenanceSubmitted by (lucia.rodrigues@ufrpe.br) on 2022-12-13T21:05:21Z No. of bitstreams: 1 Luciano Pereira da Silva.pdf: 6300265 bytes, checksum: 516ad0a6a5bfee975f3f177009b31bd2 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-12-13T21:05:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luciano Pereira da Silva.pdf: 6300265 bytes, checksum: 516ad0a6a5bfee975f3f177009b31bd2 (MD5) Previous issue date: 2020-08-12eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural de Pernambucopor
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatística e Informáticapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFRPEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicadapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectChuvapor
dc.subjectProbabilidadepor
dc.subjectPernambuco (BR)por
dc.subjectPrecipitação pluviométricapor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApor
dc.titleComparação entre ajustes de distribuição de probabilidades em dados de precipitação do estado de Pernambucopor
dc.typeDissertaçãopor
Aparece nas coleções:Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada

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