Ajuste de distribuições de probabilidade à precipitação mensal no estado de Pernambuco – Brasil
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Este estudo teve como objetivo identificar modelos de distribuição de probabilidade que melhor se ajustam a dados de precipitação mensal para o estado de Pernambuco – Brasil. Foram analisados os ajustes de seis distribuições de probabilidade de 2 parâmetros: gama (GAM), log normal (LNORM), Weibull (WEI), Pareto Generalizado (PG), Gumbel (GUM) e normal (NORM) para dados de precipitação mensal de 40 estações pluviométricas distribuídas no estado de Pernambuco, no período de 1988 a 2017 (30 anos). O método de Máxima Verossimilhança (ML) foi utilizado para estimar os parâmetros dos modelos e a seleção do modelo baseou-se em uma modificação da estatística de Shapiro-Wilk. Os resultados mostraram que as distribuições de 2 parâmetros são flexíveis o suficiente para descrever dados de precipitação mensal para o estado de Pernambuco e que os modelos log normal, gama, Weibull e PG se ajustaram melhor aos dados. Os modelos Gumbel e normal raramente se ajustaram aos dados independente do mês analisado.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle