Comparación de cuatro técnicas para seleccionar la distribución de probabilidad de mejor ajuste para el análisis de datos de precipitación máxima anual en méxico.

• Flowers-Cano, R.S.1* ^[1] ; R. Ortiz-Gómez, R.2 ^[2] ; Burgos-Flores, D.3 ^[3] ; León-Jiménez, J. E.1 ^[1] ; Balladares-Sánchez, M. Á.1 ^[1]
  1. [1] Universidad Juárez Autónoma de Tabasco

     Universidad Juárez Autónoma de Tabasco

     México

     
  2. [2] Universidad Autónoma de Zacatecas

     Universidad Autónoma de Zacatecas

     México

     
  3. [3] Universidad de Sonora

     Universidad de Sonora

     México

     

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• Localización: Emerging Trends in Education, ISSN-e 2594-2840, Vol. 1, Nº. 3, 2017
• Idioma: español
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• Resumen

  • Se realizó un estudio acerca de la selección de la mejor distribución probabilística para el análisis de frecuencias de lluvias máximas anuales de 24 horas, utilizando registros de 21 estaciones meteorológicas de México. Se consideraron las distribuciones log-gamma, Gumbel, log-logística, log-Pearson tipo 3 (LP3), general de valores extremos (GVE) y logística-generalizada para ajustar los datos; y para encontrar cuál de estas era más apropiada para el análisis de frecuencias se utilizaron las pruebas de error estándar de ajuste (EEA) y Kolmogorov- Smirnov (KS), así como los criterios de información de Akaike (CIA) y Bayesiano (CIB). Los resultados muestran que, en general, los diferentes criterios eligen diferentes distribuciones, lo cual puede producir diferencias importantes en la estimación de los cuantiles. Las distribuciones que se ajustaron mejor en la mayoría de las ocasiones a las series analizadas fueron las de la familia log Pearson tipo 3, según CIA y CIB; y las de la familia GVE, según EEA y KS