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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      제1형 극치분포에 의한 T년 홍수사상과 점근표준오차 = T-year Flood Event and Its Asymptotic Standard Error by Fitting a Type I Extremal Distribution

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      The moment and the maximum likelihood estimators of fitting a type Ⅰ Extremal distribution is derived from the moments and the maximum likelihood function and a solution method and procedure of parameters estimate are given.
      The T-year flood events is then derived a function of these parameters, the frequency factor K and the return period T.
      By using the logarithmic likelihood function the inverse information matrix is derived, hence the variance and covariance of the parameters.
      Annual maximum flood data from 8 hydrometric stations on the Han river was analyzed by these methods and compared with the estimated standard errors.
      In most of cases the maximum likehood analysis is markedly super to esimation by moments in terms of the estmates of standard error of estimate.
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      The moment and the maximum likelihood estimators of fitting a type Ⅰ Extremal distribution is derived from the moments and the maximum likelihood function and a solution method and procedure of parameters estimate are given. The T-year flood event...

      The moment and the maximum likelihood estimators of fitting a type Ⅰ Extremal distribution is derived from the moments and the maximum likelihood function and a solution method and procedure of parameters estimate are given.
      The T-year flood events is then derived a function of these parameters, the frequency factor K and the return period T.
      By using the logarithmic likelihood function the inverse information matrix is derived, hence the variance and covariance of the parameters.
      Annual maximum flood data from 8 hydrometric stations on the Han river was analyzed by these methods and compared with the estimated standard errors.
      In most of cases the maximum likehood analysis is markedly super to esimation by moments in terms of the estmates of standard error of estimate.

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