Published May 18, 2022 | Version v1
Publication Metadata-only

Bayesian estimation for the mean of delta-gamma distributions with application to rainfall data in Thailand

Creators

  • 1. King Mongkut's University of Technology North Bangkok

Description

Precipitation and flood forecasting are difficult due to rainfall variability. The mean of a delta-gamma distribution can be used to analyze rainfall data for predicting future rainfall, thereby reducing the risks of future disasters due to excessive or too little rainfall. In this study, we construct credible and highest posterior density (HPD) intervals for the mean and the difference between the means of delta-gamma distributions by using Bayesian methods based on Jeffrey's rule and uniform priors along with a confidence interval based on fiducial quantities. The results of a simulation study indicate that the Bayesian HPD interval based on Jeffrey's rule prior performed well in terms of coverage probability and provided the shortest expected length. Rainfall data from Chiang Mai province, Thailand, are also used to illustrate the efficacies of the proposed methods.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

من الصعب التنبؤ بهطول الأمطار والفيضانات بسبب تقلب هطول الأمطار. يمكن استخدام متوسط توزيع دلتا غاما لتحليل بيانات هطول الأمطار للتنبؤ بهطول الأمطار في المستقبل، وبالتالي تقليل مخاطر الكوارث المستقبلية بسبب هطول الأمطار المفرط أو القليل جدًا. في هذه الدراسة، نقوم ببناء فواصل ذات مصداقية وأعلى كثافة خلفية (HPD) للمتوسط والفرق بين متوسطات توزيعات دلتا غاما باستخدام طرق بايزية بناءً على قاعدة جيفري والسوابق الموحدة جنبًا إلى جنب مع فاصل ثقة بناءً على الكميات الائتمانية. تشير نتائج دراسة المحاكاة إلى أن فاصل بايزيان HPD استنادًا إلى قاعدة جيفري سابقًا كان جيدًا من حيث احتمالية التغطية وقدم أقصر طول متوقع. تُستخدم بيانات هطول الأمطار من مقاطعة شيانغ ماي، تايلاند، أيضًا لتوضيح فعالية الأساليب المقترحة.

Translated Description (French)

Les prévisions de précipitations et d'inondations sont difficiles en raison de la variabilité des précipitations. La moyenne d'une distribution delta-gamma peut être utilisée pour analyser les données de précipitations afin de prédire les précipitations futures, réduisant ainsi les risques de catastrophes futures dues à des précipitations excessives ou trop faibles. Dans cette étude, nous construisons des intervalles de densité postérieure (HPD) crédibles et les plus élevés pour la moyenne et la différence entre les moyennes des distributions delta-gamma en utilisant des méthodes bayésiennes basées sur la règle de Jeffrey et des a priori uniformes ainsi qu'un intervalle de confiance basé sur des quantités fiducielles. Les résultats d'une étude de simulation indiquent que l'intervalle HPD bayésien basé sur la règle de Jeffrey antérieure a bien fonctionné en termes de probabilité de couverture et a fourni la longueur attendue la plus courte. Les données sur les précipitations de la province de Chiang Mai, en Thaïlande, sont également utilisées pour illustrer l'efficacité des méthodes proposées.

Translated Description (Spanish)

Las precipitaciones y el pronóstico de inundaciones son difíciles debido a la variabilidad de las precipitaciones. La media de una distribución delta-gamma se puede utilizar para analizar los datos de precipitación para predecir futuras precipitaciones, reduciendo así los riesgos de futuros desastres debido a precipitaciones excesivas o muy escasas. En este estudio, construimos intervalos de densidad posterior (HPD) creíbles y más altos para la media y la diferencia entre las medias de las distribuciones delta-gamma mediante el uso de métodos bayesianos basados en la regla de Jeffrey y priores uniformes junto con un intervalo de confianza basado en cantidades fiduciales. Los resultados de un estudio de simulación indican que el intervalo de HPD bayesiano basado en la regla previa de Jeffrey tuvo un buen desempeño en términos de probabilidad de cobertura y proporcionó la longitud esperada más corta. Los datos de precipitaciones de la provincia de Chiang Mai, Tailandia, también se utilizan para ilustrar la eficacia de los métodos propuestos.

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
التقدير البايزي لمتوسط توزيعات دلتا غاما مع التطبيق على بيانات هطول الأمطار في تايلاند
Translated title (French)
Estimation bayésienne de la moyenne des distributions delta-gamma avec application aux données pluviométriques en Thaïlande
Translated title (Spanish)
Estimación bayesiana de la media de las distribuciones delta-gamma con aplicación a los datos de precipitación en Tailandia

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4280575767
DOI
10.7717/peerj.13465

Is supplement to
https://openalex.org/W4297616379 (Other)
https://openalex.org/W4297616317 (Other)
https://openalex.org/W4297616267 (Other)
https://openalex.org/W4297615481 (Other)
https://openalex.org/W4239373651 (Other)
https://openalex.org/W4221046490 (Other)
https://openalex.org/W3195406774 (Other)
https://openalex.org/W3111070561 (Other)
https://openalex.org/W2502651140 (Other)
https://openalex.org/W2414832939 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Thailand

References

  • https://openalex.org/W113222263
  • https://openalex.org/W1969009767
  • https://openalex.org/W1978344903
  • https://openalex.org/W1995139576
  • https://openalex.org/W1996399172
  • https://openalex.org/W2008319693
  • https://openalex.org/W2077569107
  • https://openalex.org/W2084568079
  • https://openalex.org/W2111799303
  • https://openalex.org/W2526298724
  • https://openalex.org/W2740351177
  • https://openalex.org/W2946378672
  • https://openalex.org/W2962880433
  • https://openalex.org/W3030456242
  • https://openalex.org/W3033395254
  • https://openalex.org/W3196673788
  • https://openalex.org/W4229819929
  • https://openalex.org/W4249847358