| ... | @@ -58,3 +58,7 @@ $$ \theta_{j,i}\left(Q_P\right)=\theta_{j,0} + ki$$ |
... | @@ -58,3 +58,7 @@ $$ \theta_{j,i}\left(Q_P\right)=\theta_{j,0} + ki$$ |
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dove $\theta_{j,i}$ è il generico parametro che caratterizza la distribuzione di probabilità della variabile aleatoria $Q_P$.
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dove $\theta_{j,i}$ è il generico parametro che caratterizza la distribuzione di probabilità della variabile aleatoria $Q_P$.
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Si noti poi che, nel caso in cui i parametri $\theta_{j,i}$ siano stimati con il cosiddetto 'metodo dee momenti', i modelli a.2) e a.3) sono sostanzialmente analoghi.
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Si noti poi che, nel caso in cui i parametri $\theta_{j,i}$ siano stimati con il cosiddetto 'metodo dee momenti', i modelli a.2) e a.3) sono sostanzialmente analoghi.
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## 1.3 Il caso pratico in cui siano dati i _trend_ dei massimi annuali di pioggia su alcune durate
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In recenti studi disponibili in letteratura, quale quello sopra citato di Mazzoglio _et al._ (2025), vengono forniti come già calcolati i _trend_ dei massimi annuali di pioggia per lacune durate (tipicamente 1 e 24 ore), stimati con il metodo di Theil-Sen (_Sen's slope_, Wilcox, 2001) |
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