Modelagem estocástica usando a distribuição generalizada de valores extremos e momentos LH: uma abordagem via software livre R

Autores

DOI:

https://doi.org/10.35819/remat2021v7i2id5106

Palavras-chave:

GEV, valores extremos, software livre R, modelagem estocástica

Resumo

A distribuição de probabilidade generalizada de valores extremos (GEV) é utilizada na modelagem de extremos naturais, tais como: chuvas intensas, vazões máximas, velocidade do vento e temperatura. Uma questão importante na utilização da GEV é a escolha da metodologia de estimativa de parâmetros. As metodologias comumente utilizadas são a máxima verossimilhança e os momentos convencionais. Contudo, estudos apontam que tais metodologias nem sempre produzem estimativas confiáveis dos parâmetros da GEV. Nesse sentido, é interessante a utilização dos momentos LH, pois caracterizam melhor o caudal superior da distribuição devido ênfase dada aos maiores valores observados. Porém, não existem rotinas computacionais desenvolvidas para utilização da GEV com momentos LH em software livre. Dessa forma, esta pesquisa teve por objetivo desenvolver uma rotina computacional no software livre R para modelagem estocástica por meio da GEV, utilizando momentos LH para estimar seus parâmetros e verificar a qualidade do ajuste. Foram utilizados dados de vazões máximas diárias anuais disponíveis na literatura para demonstrar a aplicabilidade da rotina computacional. Esta pesquisa contribui para disseminar o uso dos momentos LH e facilitar modelagem estocástica de eventos ambientais extremos.

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Publicado

2021-08-10

Edição

Seção

Matemática

Como Citar

PANSERA, Wagner Alessandro; GOMES, Bendito Martins. Modelagem estocástica usando a distribuição generalizada de valores extremos e momentos LH: uma abordagem via software livre R. REMAT: Revista Eletrônica da Matemática, Bento Gonçalves, RS, Brasil, v. 7, n. 2, p. e3003, 2021. DOI: 10.35819/remat2021v7i2id5106. Disponível em: https://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/REMAT/article/view/5106.. Acesso em: 22 nov. 2024.

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