Srovnání parametrických a neparametrických metod pro odhady hydrologických extrémů

Comparison of Parametric and Nonparametric Methods for Estimation of Hydrological Extremes

abstract

en

In connection with the more frequent occurrence of extreme flood events in the Czech Republic, there is an increased interest in methods for modelling hydrological extremes. One of the commonly used methods is based on partial duration series and generalized Pareto distribution. Parameters of the distribution are usually estimated using parametric methods, e.g. maximum likelihood method and method of probability weighted moments. Another approach is based on nonparametric methods, where the tail index of the extreme value distribution is estimated using the bootstrap methodology. This contribution is focused on comparison of various approaches to estimation of parameters and parametric functions of extreme value distributions. Performance of the estimators is illustrated using real and/or simulated data.

Ve spojitosti s čím dál více se objevujícími záplavami v České republice se objevuje zvýšený zájem o metody modelování těchto extrémů. Jednou z běžně užívaných metod je založena na metodě Partial Duration Series a zobecněném Paretově rozdělení. Parametry tohoto rozdělení jsou většinou odhadovány parametrickými metodami, jako např. metodou maximální věrohodnosti či metodou pravděpodobnostně vážených momentů. Jiný přístup je pomocí metod neparametrických, kde odhad indexu extrémního rozdělení je založen na bootstrapu. Tento příspěvek je zaměřen na srovnání různých přístupů odhadu parametrů a parametrických funkcí extrémního rozdělení. Chování těchto odhadů je ukázáno na reálných a/nebo simulovaných datech.

In connection with the more frequent occurrence of extreme flood events in the Czech Republic, there is an increased interest in methods for modelling hydrological extremes. One of the commonly used methods is based on partial duration series and generalized Pareto distribution. Parameters of the distribution are usually estimated using parametric methods, e.g. maximum likelihood method and method of probability weighted moments. Another approach is based on nonparametric methods, where the tail index of the extreme value distribution is estimated using the bootstrap methodology. This contribution is focused on comparison of various approaches to estimation of parameters and parametric functions of extreme value distributions. Performance of the estimators is illustrated using real and/or simulated data.

rozdělení extrémních hodnot, parametrické odhady, neparametrické odhady, metoda maximální věrohodnosti, metoda pravděpodobnostně vážených momentů, bootstrap, IDF křivky

extreme value distribution, parametric estimates, nonparametric estimates, maximum likelihood method, method of proability weighted moments, bootstrap, IDF curves

13.08.2013

Braunschweig, Germany

NEUVEDENO

Building Bridges: Probability, Statistics and Applications - Book of Abstracts

31–32