Modeling St. John River (N.B., Canada) incomplete hydrometric data using bivariate distributions
Notice bibliographique
Résumé
This study deals with incomplete bivariate data in hydrology, where information contained in a hydrological series of relatively long length (X, the auxiliary variable) is utilized to enhance the quality of the quantile estimates for a series of shorter length (Y, the variable of main interest), when there is an association between X and Y. It is suggested that bivariate models for representing (X, Y) be constructed by means of copulas, which allows for flexibility in choosing both the marginals and the bivariate distributions. Parameter estimation is done by maximum likelihood (ML), where all the unknown parameters of the bivariate model are estimated simultaneously. A case study using flow records at three gauging stations on the St. John River (New Brunswick, Canada) is used to demonstrate the interest of using bivariate distributions for modeling incomplete data. By using (X, Y) bivariate data observed on the St. John River, the probability density function (pdf) obtained from a univariate frequency analysis of Y (Model A), is compared to the pdf constructed using a bivariate model relating X to Y (Model B). It is shown that Model B reduces the variability in the Y pdf as compared to the pdf obtained from Model A, and also corrects the quantile estimates for Y through a location shift.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».