Optimal depth-based regional frequency analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Classical methods of regional frequency analysis (RFA) of hydrological variables face two drawbacks: (1) the restriction to a particular region which can correspond to a loss of some information and (2) the definition of a region that generates a border effect. To reduce the impact of these drawbacks on regional modeling performance, an iterative method was proposed recently. The proposed method is based on the statistical notion of the depth function and a weight function φ. This depth-based RFA (DBRFA) approach was shown to be superior to traditional approaches in terms of flexibility, generality and performance. The main difficulty of the DBRFA approach is the optimal choice of the weight function φ (e.g. φ minimizing estimation errors). In order to avoid subjective choice and naïve selection procedures of φ, the aim of the present paper is to propose an algorithm-based procedure to optimize the DBRFA and automate the choice of φ according to objective performance criteria. This procedure is applied to estimate flood quantiles in three different regions in North America. One of the findings from the application is that the optimal weight function depends on the considered region and can also quantify the region homogeneity. By comparing the DBRFA to the canonical correlation analysis (CCA) method, results show that the DBRFA approach leads to better performances both in terms of relative bias and mean square error.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».