概率权矩法推求P-Ⅲ型分布参数新公式

1979年美国Greenwood等人首先提出应用概率权矩法估计统计分布参数。多年来,人们都认为这种新方法仅适用于分布函数的反函数为显式的那些分布。文献[2]将该方法推广应用于P-Ⅲ型分布并推演出一套计算公式,表明这种方法也能应用于不能解析地表达成逆形式的分布,从而大大拓宽了它的应用范围。概率权矩法计算简便且具有许多优良的统计特性,比如,它能利用资料中更多的信息,避免计算高阶矩,成果较稳定等等。因而,进一步对它深入的研究是很有意义的。

复合极值分布参数的概率权矩估计

复合极值分布已经在某些领域得到了应用,但是由于其分布函数的数学表示比较复杂,有关的参数估计问题未能被深入讨论。文章给出了复合极值分布参数λ、α、β的概率权矩,得到了相应的参数估计;并对复合极值分布的两个问题进行了讨论。

概率权矩法样本统计量的代数界

本文对概率权矩法样本统计量的代数界进行了详细的研究．结果表明：概率权矩法样本统计量Ｃｖ、Ｃｓ的代数界，与分布的线型以及采用的不同样本矩公式有关．就Ｐ－Ⅲ型分布而言，应用无偏样本矩公式，Ｃｖ与Ｃｓ均不存在代数界．文中所建立的分析方法同样适用于其它分布类型．

关于线性矩法与概率权矩法同解关系的分析研究

对线性矩法与概率权矩法进行了分析,认为线性矩法与概率权矩法对统计参数估计的结果是一致的,它们之间具有同解关系,其计算结果略存在的差异乃是由于采用不同近似公式的计算误差所致。

概率权重矩法在指数Γ分布中的应用

指数Γ分布有四个独立参数。分布曲线的弹性好,适应性强,与我国各地区洪水系列点据的配合较好。但是,由于它有四个参数,使得分布参数的估计比较困难。由我国宋德敦、丁晶(1988年)将美国Greenwood等人(1979年)提出的概率权重矩法(PWM),应用于P-Ⅲ分布,取得较好效果。本文将PWM法应用于指数Γ分布的参数估计。统计试验结果和实例分析表明,PWM法用于指数Γ分布的参数估计时,具有较好的统计特性。

特大洪水时概率权重矩的计算及其应用

本文在合理的假定条件下,建立了非简单样本的概率权重矩估计公式。大量的统计试验成果表明,本文建议的非简单样本概率权重矩估计公式是合理可行的。概率权重矩法估计的分布参数和设计值,其有效性和无偏性均优于传统矩法和适线法;当 C_s≤2.5时,与极大似然法相当。近六十个站的实际洪水资料的分析计算也表明,建议的公式可以获得满意的成果。

概率权重矩法估计P－Ⅲ型分布参数用表的近似表达式

以概率权重矩法估计Ｐ－Ⅲ型分布参数需用专门数表，实用上十分不便。本文对该数表建立了近似表达式，从而大大简化了查表和内插运算。验算表明，近似表达式能满足工程运算的精度要求。

概率权重矩法估计正态分布参数

本文以简单的方法导出了正态分布参数和概率权重矩的关系式。在小样本的情况下,以统计试验成果对比分析了传统矩法,极大似然法和概率权重矩法估计量的统计特性。结果表明,概率权重矩法不失为一种优良的参数估计方法。

高阶概率权重矩在洪水频率分布参数估计中的应用

【目的】研究高阶概率权重矩在洪水频率分布参数估计中的应用,为推求洪水频率分布参数估计提供合理的计算方法。【方法】选取广义极值分布作为洪水频率分布模型,推求其高阶概率权重矩计算公式,利用MATLAB语言编程实现其参数的数值求解,并以陕西省赵石窑、绥德、安塞和鹦鸽4个水文站的年最大洪峰流量序列为例进行洪水频率分析。【结果】高阶概率权重矩可以较好地拟合序列中大洪水段的经验点据,计算得到了基于高阶概率权重矩的陕西省赵石窑、绥德、安塞和鹦鸽4个水文站的广义极值分布参数的估计结果,获得WLS准则下赵石窑、绥德、安塞和鹦鸽4个水文站推荐采用的高阶概率权重矩的阶数r分别为:r=4,5,6;r=4,5,6;r=3,4,5和r=3,4,5。【结论】高阶概率权重矩会给予大洪水值较大的权重,可以用于洪水频率分布参数的估计。

矩、概率权重矩与线性矩的关系分析

本文叙述了矩、概率权重矩与线性矩之间的关系,并以Γ分布为例进行分析。线性矩的计算式为概率权重矩的线性组合,两者的计算结果完全相同。概率权重矩和线性矩均与指定的频率分布型式和作为权重的概率有关,结果的敏感性较差。详细分析了计算参数的近似公式及其精度。对水文应用而言,它们的计算结果仅是估计的初值,需经过合理性分析才能取用。

部分概率权重矩在洪水频率分布参数估计中的应用

【目的】研究低删失样本部分概率权重矩在洪水频率分布参数估计中的应用。【方法】选取广义极值分布为总体分布线型,利用MATLAB编程实现参数数值求解,采用统计试验研究估计量统计特性,并以陕北地区主要水文站年最大洪峰流量系列为例进行频率分析。【结果】部分概率权重矩法在高分位数估计方面呈现出良好的有效性,在4种拟合效果评价标准下,删失样本下界F0=0.2时理论分布对大多数测站的洪水资料有较好的拟合效果。【结论】部分概率权重矩法可作为陕北地区洪水频率分布参数的估计方法,并可应用于以推求大重现期设计洪水为目的的洪水频率分析。

不连序系列统计参数计算的新方法—概率权重矩法

历史洪水资料的应用可以提高洪水分析成果的精度。但历史洪水与实测洪水组成的是不连序系列样本,如何估计这类不连序系列样本的统计参数一直是人们关心的问题之一。本文导出了应用于不连序系列样本的新的参数估计方法——概率权重矩法的计算公式,并用算例说明这种方法在P-Ⅲ分布参数估计中的应用。

风速概率分布参数估计的低阶概率权重矩法

为便于进行海上风能资源评估与利用,采用三参数Weibull分布来描述风的统计特性是必要的。根据Weibull分布的三参数与概率权重矩(probability-weighted moment,PWM)的关系,应用罗吉斯蒂曲线拟合形状参数与PWM的函数关系,提出低阶不及PWM和超过PWM 2种参数估计方法。精度检验显示,文中方法在较大范围内均具有较高的精度。通过算例分析比较,认为提出的低阶PWM法值得推广使用。

P-III分布参数的概率权重矩法S函数计算

概率权重矩法是一种估计统计分布参数的方法。本文根据不完全Γ函数在无限区间积分,推导了P-III分布参数的S函数的计算公式。通过现有计算公式比较,其计算结果具有较高的计算精度,避免了的大量的数值积分计算。文中公式只要借助于计算编程进行求解,给定超几何函数项一定的截断误差,其运算具有较高的运行速度。文中计算公式是一种P-III分布参数S函数的计算途径。

概率权重矩法及其在Weibull分布参数估计中的应用

本文应用Ｗｅｉｂｕｌｌ分布各参数的概率权重矩表达式，估计Ｗｅｉｂｕｌｌ分布参数，并用该分布推算一百年一遇最大风速值，与目前国内较为流行的极值Ⅰ型和对数正态分布推算值比较接近。通过统计检验对概率权重矩法与最小二乘法和最大似然法进行比较，结果表明，虽然其拟合优度与最小二乘法和最大似然法相当，但计算过程要简单得多。

考虑历史洪水资料的期望概率权重矩法参数估计统计试验研究

为有效利用历史洪水资料,提高洪水资料系列参数的估计精度,研究期望概率权重矩法在广义极值分布参数估计中的应用。采用蒙特卡洛试验研究期望概率权重矩法的统计特性,并与部分概率权重矩法做比较。结果表明:期望概率权重矩法具有良好的稳定统计特性,并且是具有历史洪水资料系列进行参数估计的一种简单、稳定和有效的参数估计方法,具有推广意义。

概率权重混合矩法及其在P-Ⅲ型分布参数估计中的应用

基于Mellin变换在概率权重矩法中的应用,建立了Mellin变换与概率权重矩、概率权重对数矩之间的关系,提出了一种概率权重混合矩法,以P-Ⅲ型分布参数估计为例进行分析。在此基础上,又提出了P-Ⅲ型分布参数估计的线性混合矩法。通过对云南省西南诸河10个水文站的年径流量观测资料拟合,表明概率权重混合矩法计算结果与概率权重矩法相当。

基于高阶概率权重矩的广义极值分布参数估计

研究基于高阶概率权重矩的广义极值分布参数估计。根据高阶概率权重矩法原理,建立了广义极值分布高阶概率权重矩估算参数模型。以陕北地区4个水文测站的年最大洪峰流量序列为例,结果表明:高阶概率权重矩法能赋予大洪水值更多的权重。蒙特卡洛试验表明:适当提高阶数可以减小误差,但阶数过高反而会增大误差。

概率权重混合矩法在几种三参数概率分布参数估计中的应用

探讨了概率权重混合矩法在三参数对数正态分布、广义极值分布、广义帕雷托分布和广义逻辑斯特分布等参数估计中的应用,建立了概率权重混合矩与分布参数之间的数学关系,并以三参数对数正态分布为水文频率线型为例,对云南省西南诸河15个水文站年平均流量系列进行了拟合。结果表明,概率权重混合矩法估算精度与概率权重矩法大致相当。

GEV分布参数的部分概率权重矩估计方法

应用部分概率权重矩研究了洪水频率分布参数的估计方法,采用MATLAB编程求解了GEV参数,并通过Monte Carlo试验对比了不同低删失样本的部分概率权重矩和矩法估计量的统计特性。以渭河林家村站、张家山站、氵状头站的年最大洪峰流量系列为例,进行了两种GEV分布参数估计方法的对比。结果表明:低删失样本的部分概率权重矩在高分位数估计方面呈现出良好的有效性,估计量的统计特性均较矩法好。