Perbandingan kaedah penganggaran parameter aliran maksimum sungai (Sungai Kadamaian)

Lee, Choon Lam (2007) Perbandingan kaedah penganggaran parameter aliran maksimum sungai (Sungai Kadamaian). Universiti Malaysia Sabah. (Unpublished)

[img]
Preview
Text
ae0000001785.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Kajian ini bertujuan untuk menyuaikan taburan terbaik bagi data aliran maksimum tahunan Sungai Kadamaian. Seterusnya berdasarkan kepada taburan terpilih, kaedah penganggaran parameter iaitu kaedah momen dan kaedah kebolehjadian maksimum akan dibandingkan berdasarkan kepada kriteria min ralat kuasa dua, varians asimptot dan kecekapan relatif. Data sekunder bagi data aliran Sungai Kadamaian di Tamu Darat dari tahun 1969 sehingga tahun 2005 diperolehi dari Bahagian Hidrologi dan Ukur, labatan Pengairan dan Saliran. Missing value data sekunder diselesaikan dengan kaedah min aritmetik dan regresi polinomial. Siri maksimum tahunan digunakan untuk menghasilkan ringkasan data. Ujian Kolmogorov-Smirnov menunjukkan taburan Lognormal adalah taburan yang paling sesuai untuk penyuaian data aliran maksimum. Hasil analisis penilaian kriteria (min ralat kuasa dua, varians asimptot, kecekapan relatif) menunjukkan bahawa nilai anggaran parameter (µ, a²) bagi kaedah ML paling sesuai untuk menganggar parameter aliran maksimum tahunan Sungai Kadamaian

Item Type: Academic Exercise
Uncontrolled Keywords: parameter of hydrology, Kadamaian River, method of moment, maximum likelihood, polynomial regression, mean arithmetic, Kolmogorov-Smimov
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Divisions: SCHOOL > School of Science and Technology
Depositing User: MDM SITI AZIZAH IDRIS
Date Deposited: 19 Feb 2014 05:24
Last Modified: 10 Oct 2017 08:50
URI: http://eprints.ums.edu.my/id/eprint/8033

Actions (login required)

View Item View Item

Browse Repository
Collection
   Articles
   Book
   Speeches
   Thesis
   UMS News
Search
Quick Search

   Latest Repository

Link to other Malaysia University Institutional Repository

Malaysia University Institutional Repository