Shamala Thevy Selvarajah (2007) Perbandingan kaedah penganggaran parameter aliran maksimum sungai (Sungai Labuk). Universiti Malaysia Sabah. (Unpublished)
|
Text
ae0000000747.pdf Download (2MB) | Preview |
Abstract
Tujuan kajian ini adalah untuk membandingkan dua kaedah penganggaran parameter iaitu kaedah kebolehjadian maksimum (MLM) dan kaedah momen (MOM). Lapan taburan kebarangkalian, Normal, Lognormal, Gamma, Eksponen, Pareto, Nilai Ekstrim Jems 1, Weibull dan Logistik telah dikaji sebagai model altematif kepada taburan aliran maksimum tahunan Sungai Labuk di Sabah. Tiga ujian kebagusan penyuaian digunakan bagi menentukan taburan yang paling sesuai dengan cerapan iaitu (1) ujian Kolmogorov-Smirnov; (2) ujian Khi Kuasa Dua; dan (3) ujian Anderson Darling. Berdasarkan kepada keputusan ujian kebagusan penyuaian, taburan Lognormal didapati paling sesuai mewakili aliran maksimum tahunan Sungai Labuk. Penganggar titik bagi parameter skala dan lokasi diperolehi menggunakan kedua-dua kaedah penganggaran. Kedua-dua kaedah MLM dan MOM diuji di bawah kriteria varians asimptot, kecekapan relatif dan min ralat kuasa dua. Keputusan menunujukkan bahawa varians penganggar berkurang dengan peningkatan saiz sampel bagi kedua-dua kaedah penganggaran tetapi berkurang secara signifikan di bawah kaedah MLM. Nilai kecekapan relatif bagi penganggaran menggunakan kaedah MOM jauh lebih tinggi berbanding kaedah MLM. Kaedah MLM turut menunjukkan nilai min ralat kuasa dua yang lebih rendah berbanding kaedah MOM. Secara keseluruhan kaedah MLM adalah lebih cekap daripada kaedah MOM dalam menganggar parameter aliran maksimum tahunan Sungai Labuk.
| Item Type: | Academic Exercise |
|---|---|
| Keyword: | Parameter estimating, Maximum likelihood method (MLM), Method of moment (MOM), Labuk River, Sabah |
| Subjects: | G Geography. Anthropology. Recreation > GB Physical geography > GB3-5030 Physical geography > GB651-2998 Hydrology. Water > GB980-2998 Ground and surface waters Q Science > QA Mathematics > QA1-939 Mathematics > QA273-280 Probabilities. Mathematical statistics |
| Department: | SCHOOL > School of Science and Technology |
| Depositing User: | ADMIN ADMIN |
| Date Deposited: | 05 Sep 2012 09:46 |
| Last Modified: | 10 Oct 2017 17:29 |
| URI: | https://eprints.ums.edu.my/id/eprint/4799 |
Actions (login required)
 |
View Item |