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이 논문의 연구 히스토리 (10)
2011
확률강우량의 공간분포추정에 있어서 Bayesian 기법을 이용한 공간통계모델의 매개변수 불확실성 해석
서영민
,
박기범
,
김성원
한국환경과학회지
2011.12
학술저널
Bayesian MCMC 및 Metropolis Hastings 알고리즘을 이용한 강우빈도분석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 해석
서영민
,
박기범
한국환경과학회지
2011.03
학술저널
강우빈도해석에서 Bootstrap을 이용한 확률분포의 매개변수 추정에 대한 불확실성 해석
서영민
,
박기범
한국환경과학회지
2011.03
학술저널
확률강우량의 공간분포추정에 있어서 매개변수 추정기법의 비교분석
서영민
,
여운기
,
지홍기
한국수자원학회 학술발표회
2011.01
학술대회자료
2010
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Bootstrap methods is the computer-based resampling method that estimates the standard errors and confidence intervals of summary statistics using the plug-in principle for assessing the accuracy or uncertainty of statistical estimates, and the BCa method among the Bootstrap methods is known much superior to other Bootstrap methods in respect of the standards of statistical validation. Therefore this study suggests the method of the representation and treatment of uncertainty in flood risk assessment and water resources planning from the construction and application of rainfall frequency analysis model considersing the uncertainty based on the nonparametric BCa method among the Bootstrap methods for the assessement of the estimation of probability rainfall and the effect of uncertainty considering the uncertainty of the parameter estimation of probability in the rainfall frequency analysis that is the most fundamental in flood risk assessement and water resources planning.
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