שְׁאֵלָה:
כיצד לחשב את עקומת משך הזרימה עבור קבוצה של נתונים של 12 שנים?
Kavya
2014-10-16 14:04:01 UTC
view on stackexchange narkive permalink

בהתחשב בכך שנתוני פריקה לבד לכל חודש בכל שנה, האם ניתן לחשב את עקומת משך הזרימה? חלק מערכי הפריקה בחודשים מסוימים התגלו כ- 0. האם עלינו להתחשב בערכים אלה?

אחד תשובה:
haresfur
2014-12-01 11:35:33 UTC
view on stackexchange narkive permalink

גיליונות אלקטרוניים עובדים היטב בשביל זה.

יש לך 12 × 12 תצפיות אז השתמש ב 144 + 1 = 145 כמספר התצפיות לחישוב ההסתברויות שלך.

שים את נתוני הפריקה שלך בטור ולמיין מהגבוה לנמוך. שים עמודת דירוג לידו ומספר מ -1 עד למקסימום שלך (1 עד 144). שים עמודה ליד זה וחשב את ההסתברות שלך לחרוג מכל ערך פריקה:

P = דירוג × 100/145

(P באחוזים)

פריקה גרפית לעומת פ

אתה צריך לקחת בחשבון 0 חודשי הפריקה שלך בקביעת מספר התקופות, אך אינך צריך לחשב P עבורן. זה שימושי אם אינך רוצה שגיאות בתכנון פריקת יומן לעומת P.

אני ממליץ להתרחק מגיליונות אלקטרוניים במידת האפשר, ישנם סקריפטים שימושיים שכבר בנויים לעשות דברים מסוג זה, כגון פונקציית 'fdc' בחבילה 'hydroTSM' ב- R. עם זאת, שימושי לדעת כיצד לעשות זאת גם ידנית.
ל- R בהחלט יש הרבה כוח. אני למעשה משתמש בטופס מסד נתונים של Access כדי לחלץ את הנתונים ואז הוא פותח את Excel באופן אוטומטי ומתווה את הנתונים. מתברר שזה הרבה יותר יעיל לשרטוט ערכי P מאשר פונקציית Access וניתן בקלות לשנות את הגרף על ידי המשתמשים. לא משנה מה שיעשה את העבודה.
אני ממליץ גם להשתמש בתסריט כמו R, Python, Matlab ולא להצטיין. מערכי הנתונים שלי לרוב גדולים מדי (ערכים לפי שעה למשל) לגיליונות אלקטרוניים כמו Excel. אבל זה תלוי, כמובן, במערך הנתונים שלך ובהעדפות האישיות שלך.


שאלה ותשובה זו תורגמה אוטומטית מהשפה האנגלית.התוכן המקורי זמין ב- stackexchange, ואנו מודים לו על רישיון cc by-sa 3.0 עליו הוא מופץ.
Loading...