Nonparametic estimation of density functions in hydrology

Abstract

As an alternative procedure for parametric methods in statistical analysis, non-parametric methods are emerging mainly because of their flexibility and ability to completely automate the estimation of probability density functions. One of the main features imposed by this method, in regard to parametric methods, is the absence of need to choose distribution based on samples or combination of two theorectical distribution functions for distribution tails. The paper presents advantages and disadvantages of kernel based probability distribution estimates on an example of fitting distributions of weekly flows for the purpose of simulating long hydrologic series. In this context, the non-parametric approach is particularly useful because of the possibilities to automate the whole process.

Kao alternativni postupak za parametarske metode u statističkoj analizi se nameću neparametarske metode, pre svega zbog svoje flaksibilnosti i mogućnosti potpune automatizacije određivanja funkcije raspodele. Kao jedna od glavnih osobina koja nameće ovu metodu, u odnosu na parametarske metode, jeste odsustvo potrebe za izbor raspodele na osnovu osmotrenih podataka ili kombinovanje dve teorijske funkcije raspodele za pokrivanje krajeva raspodele. U radu se prikazuju prednosti i nedostaci primene neparametarskih raspodela baziranih na jezgrima na primeru ocene raspodela nedeljnih proticaja na reci Veliki Rzav u okviru generisanja dugačkih hidroloških nizova za primenu u optimizaciji rada akumulacija. Posebna prednost neparametarskih metoda u takvoj primeni je mogućnost potpune automatizacije postupka generisanja nizova nedeljnih proticaja iz njihovih empirijskih raspodela.