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1 78/2 水環系 虞國興 教授 會議論文 發佈 皮爾遜III型分布中偏態係數修正方法之研究 , [78-2] :皮爾遜III型分布中偏態係數修正方法之研究會議論文皮爾遜III型分布中偏態係數修正方法之研究Studies on the Modification Function of Estimated Skewness Coefficient for Pearson Type III Distribution虞國興; 朱欽興; 劉振忠淡江大學水資源及環境工程學系頻率分析;水資源規劃;合成資料;偏斜係數;Frequency Analysis;Water Resource Planning;Synthetic Data;Skewness Coefficient臺北市:中國土木水利工程學會第五屆水利工程研討會論文集(一)=Proceedings of 5th Conference on Hydraulic Engineering,頁87-98成功大學水利及海洋工程系; 中國土木水利工程學會; 國科會工程中心水文頻率分析在水資源之規劃與設計上 扮演十分重要之角色,諸如壩高、堤防高度之 設計流量等之決定,完全取決於頻率分析之結 果。然而頻率分析涉及之問題十分複雜,致使 水文學家對一水文量應屬何種機率分布,至今 仍無一共識。其中,資料偏態係數(Skewness Coefficient)之推估值,因其精確度不高且為 一具偏差性之推估值(Biased Estimator),故 Bobee及 Robitaille(1976)建議一修正公式加 以修正其推估值。同時,虞氏(1990)利用合成 資料(Synthetic Data)研究並指出當偏態係數 修正時,頻率分析所得之結果精確度較精確。 本論文利用合成資料研究偏態係數推估 值之一致性與偏差性,並提出另一修正公式。 同時,研究結果顯示,其精確度較Bobee及 Robitaille所提之修正公式為佳,此新修正方 法,可供水資源規劃與設計之參考。;Frequency analysis plays a very important role on the water resources planning and design. The design discharges of the height of a dam or an embankment are determined by frequency analysis. However,
2 83/1 水環系 虞國興 教授 會議論文 發佈 相關性資料之頻率分析:合成資料研究 , [83-1] :相關性資料之頻率分析:合成資料研究會議論文相關性資料之頻率分析:合成資料研究Frequency Analysis of Correlated Data:Synthetic Data Study虞國興; 林慶杰淡江大學水資源及環境工程學系頻率分析;極值理論;偏態係數;機率點繪相關係數檢定法;Frequency Analysis;Extreme Value Theory;Skewness Coefficient;Probability Plot Correlation Coefficient Test臺北市:行政院農業委員會八十三年度農業工程研討會論文集,頁177-189農委會水利特刊; 第5號中國農業工程學會; 行政院農業委員會; 台灣大學農業工程研究所本研究以合成資料探討當資料不滿足極端 值理論之兩項基本假設:(1)族群內資料須屬同 一機率分布且相互獨立,及(2)族群內資料樣本 數需趨近無限大,時對極端值I型分布之適用性 。研究中採用機率點繪相關係數檢定 ( Probability plot correlation coefficient test)法,藉其能 正確反映I型誤差(Type I error)之特性,由通過檢 定之組數是否合理,探討相關性資料於極端值I 型分布之適用性及其應用時之效力。 研究結果顯示,資料之相關性愈強,極端值I 型分布愈不適用;即使當族群內樣本數為365時, 亦不保證極端值I型分布適用,主要因受族群內 資料偏態係數影響。同時,當族群內資料之偏 態係數接近極端值I型分布理論偏態係數值1.139 時,不論相關性及族群內之樣本數大小,極端值I 型分布皆適用。另,機率點繪相關係數檢定法 應用於極端值I型分布時其效力遠較K.S.檢定為 佳。;The aptness of extreme value type I distribution for the data which do not satisfy the basic assumptions of extreme value theory is investigated by synthetic data in the present study. The basic assumptions are that (1) data within group obey the same
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