Criteri di selezione del modello probabilistico nell'analisi di frequenza degli estremi idrologici

Nell’ambito dell’analisi di frequenza degli estremi idrologici, la memoria descrive un’indagine sull’efficienza di alcune tecniche statistiche per la selezione del modello probabilistico più appropriato. Lo studio prende in considerazione tre criteri (Akaike Information Criterion, Bayesian Information Criterion, Anderson-Darling Criterion) e ne analizza il comportamento sia per mezzo di esperimenti numerici di tipo Monte Carlo che attraverso un’applicazione a 1000 serie temporali di portata massima annuale registrate nel Regno Unito. I risultati mettono in luce il comportamento dei tre criteri ed evidenziano che i tre metodi sono una valida alternativa ai test statistici per la selezione del modello probabilistico più appropriato nell’analisi di frequenza degli estremi idrologici.