| Revista: | Ingeniería. Investigación y tecnología |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000360484 |
| ISSN: | 1405-7743 |
| Autors: | Campos Aranda, D.F1 |
| Institucions: | 1Universidad Autónoma de San Luis Potosí, Facultad de Ingeniería, San Luis Potosí. México |
| Any: | 2013 |
| Període: | Ene-Mar |
| Volum: | 14 |
| Número: | 1 |
| Paginació: | 113-123 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | La distribución Logística Generalizada es la más reciente cuya aplicación ha sido establecida bajo precepto, por ello es importante su contraste con las otras dos que le precedieron, la Log-Pearson tipo III en USA y la General de Valores Extremos en Inglaterra. Se comenzó por destacar la importancia en la estimación de las crecientes de diseño, de los análisis probabilísticos y de las distribuciones citadas. Para la más reciente se describe con detalle la estimación de sus tres parámetros de ajuste por el método de momentos L. Además se propone su ajuste por minimización del error cuadrático medio a través optimización numérica. Los resultados de la aplicación de esta distribución en 31 registros de eventos máximos anuales, con base en los dos métodos citados, se contrastan con los óptimos obtenidos previamente con los modelos General de Valores Extremos y Log-Pearson tipo III. Se concluye que la distribución Logística Generalizada (LOG) es una opción conveniente para registros que muestran grandes cocientes L de curtosis y que en general sus resultados conducen a las predicciones más severas en los periodos de retorno extremos, en registros con valores dispersos |
| Resumen en inglés | The Generalized Logistic distribution is the most recent whose application has been established as precept. Thus, comparing it with the other two that preceded it: the Log-Pearson type III in USA and the General Extreme Values in England, is of high importance. In this work, the relevance of probabilistic analysis and the above mentioned distributions in design flood estimation is pointed out. For the most recent, a fitting method of L-moments is described in detail for the estimation of its three parameters, also a fitting by minimizing the quadratic mean error through numerical optimization is proposed. The results of the application of this distribution to 31 records, using both cited methods, are compared with the optimal ones obtained using the General Extreme Values and Log-Pearson type III models. It is concluded that the Generalized Logistic distribution is a good choice for records with high L-kurto-sis quotients and its predictions in general are more extreme in high return periods when applied to records with outliers |
| Disciplines | Ingeniería |
| Paraules clau: | Ingeniería hidráulica, Distribución logística generalizada, Cocientes de momentos, Optimización numérica |
| Keyword: | Engineering, Hydraulic engineering, Generalized logistic distribution, Moment ratios, Numerical optimization |
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