单变量水文序列频率计算原理与应用

0） 2.3 应用极大似然函数法求解P-Ⅲ型概率分布参数 2.3.1 正偏P-Ⅲ型分布（β>0） 2.3.2 负偏P-Ⅲ型分布（β>0） 2.4 应用概率权重法求解P-Ⅲ型概率分布参数 2.4.1 概率权重矩计算 2.4.2 样本概率权重矩计算 2.4.3 应用实例 2.5 应用线性矩法求解P-Ⅲ型概率分布参数 2.5.1 线性矩定义 2.5.2 P-Ⅲ型分布线性矩计算 2.5.3 样本线性矩计算 2.5.4 应用实例 2.6 含零值水文序列频率的计算原理与应用 2.6.1 含零值水文序列频率的条件概率计算 2.6.2 含零值水文序列频率的全概率计算 2.6.3 含零值水文序列频率的计算步骤 2.6.4 应用实例 第3章 基于熵原理的P-Ⅲ型分布参数估计 3.1 熵及信息熵 3.2 *大熵原理及其求解概率密度函数 3.2.1 连续变量约束条件下*大熵原理求解概率密度函数 3.2.2 离散变量约束条件下*大熵原理求解概率密度函数 3.3 基于*大熵原理的Singh法求解P-Ⅲ型概率分布参数 3.3.1 P-Ⅲ型分布参数的*大熵原理Singh法求解 3.3.2 应用实例 3.4 梅林变换在P-Ⅲ型分布参数估计中的应用 3.4.1 梅林变换 3.4.2 应用梅林变换进行P-Ⅲ型分布参数估计 3.5 交互熵在P-Ⅲ型分布参数估计中的应用 3.5.1 交互熵概念 3.5.2 Kullback*小交互熵原理 3.5.3 基于Kullback*小交互熵原理的概率分布参数估算 3.5.4 Kullback*小交互熵原理 3.5.5 拟合（待选）分布为Gumbel和gamma分布的参数计算 3.5.6 拟合（待选）分布为P-Ⅲ型分布参数计算 第4章 非参数核密度估计原理与应用 4.1 单变量非参数核密度估计 4.1.1 核密度定义 4.1.2 核分布函数计算 4.1.3 窗宽的选择 4.1.4 变核函数 4.1.5 核密度函数拟合效果评价 4.1.6 应用实例 4.2 可变核估计原理与应用 4.2.1 *近邻估计法 第5章 高阶概率权重矩原理与应用 第6章 基于贝叶斯理论的水文频率分布参数估计 第7章 部分概率权重矩与线性矩计算原理与应用 第8章 部分历时序列频率计算原理与应用 第9章 水文设计值置信区间计算原理与方法 第10章 重现期计算原理与应用 第11章 截取分布原理与应用 第12章 非一致水文序列频率计算原理与应用 参考文献