Coeficiente de Inclinação da Variante Z dado o Coeficiente de Inclinação Ajustado Calculadora

✖Coeficiente de inclinação ajustado para levar em conta o tamanho da amostra.ⓘ Coeficiente de inclinação ajustado [C'_s]			+10% -10%
✖Tamanho da amostra é a medida do número de amostras individuais para estabelecer os limites de confiança.ⓘ Tamanho da amostra [N]			+10% -10%

✖Coeficiente de inclinação da variável Z para levar em conta o tamanho da amostra.ⓘ Coeficiente de Inclinação da Variante Z dado o Coeficiente de Inclinação Ajustado [C_s]

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Fórmula

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Coeficiente de Inclinação da Variante Z dado o Coeficiente de Inclinação Ajustado

Fórmula

`"C"_{"s"} = "C'"_{"s"}/((1+8.5)/"N")`

Exemplo

`"1.200142"="0.00435"/((1+8.5)/"2621")`

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Coeficiente de Inclinação da Variante Z dado o Coeficiente de Inclinação Ajustado Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo

Fórmula Usada

Coeficiente de inclinação da variável Z = Coeficiente de inclinação ajustado/((1+8.5)/Tamanho da amostra)
C_s = C'_s/((1+8.5)/N)
Esta fórmula usa 3 Variáveis

Variáveis Usadas

Coeficiente de inclinação da variável Z - Coeficiente de inclinação da variável Z para levar em conta o tamanho da amostra.
Coeficiente de inclinação ajustado - Coeficiente de inclinação ajustado para levar em conta o tamanho da amostra.
Tamanho da amostra - Tamanho da amostra é a medida do número de amostras individuais para estabelecer os limites de confiança.

ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base

Coeficiente de inclinação ajustado: 0.00435 --> Nenhuma conversão necessária
Tamanho da amostra: 2621 --> Nenhuma conversão necessária

ETAPA 2: Avalie a Fórmula

Substituindo valores de entrada na fórmula

C_s = C'_s/((1+8.5)/N) --> 0.00435/((1+8.5)/2621)

Avaliando ... ...

C_s = 1.20014210526316

PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída

1.20014210526316 --> Nenhuma conversão necessária

RESPOSTA FINAL

1.20014210526316 ≈ 1.200142 <-- Coeficiente de inclinação da variável Z

(Cálculo concluído em 00.020 segundos)

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Créditos

Criado por Mithila Muthamma PA

Instituto Coorg de Tecnologia (CIT), Coorg

Mithila Muthamma PA criou esta calculadora e mais 2000+ calculadoras!

Verificado por Ishita Goyal

Instituto Meerut de Engenharia e Tecnologia (MIET), Meerut

Ishita Goyal verificou esta calculadora e mais 2600+ calculadoras!

< 8 Distribuição Log-Pearson Tipo III Calculadoras

Fator de frequência dado série Z para intervalo de recorrência

Vai Fator de frequência = (Série Z para qualquer intervalo de recorrência-Média de Z Varia)/Desvio Padrão da Amostra Variável Z

Série média de variáveis Z dada a série Z para intervalo de recorrência

Vai Média de Z Varia = Série Z para qualquer intervalo de recorrência-Fator de frequência*Desvio Padrão da Amostra Variável Z

Equação para a série Z para qualquer intervalo de recorrência

Vai Série Z para qualquer intervalo de recorrência = Média de Z Varia+Fator de frequência*Desvio Padrão da Amostra Variável Z

Série de duração parcial

Vai Série de duração parcial = 1/((ln(Série Anual))-(ln(Série Anual-1)))

Coeficiente de Inclinação da Variante Z dado o Coeficiente de Inclinação Ajustado

Vai Coeficiente de inclinação da variável Z = Coeficiente de inclinação ajustado/((1+8.5)/Tamanho da amostra)

Coeficiente de inclinação ajustado

Vai Coeficiente de inclinação ajustado = Coeficiente de inclinação da variável Z*((1+8.5)/Tamanho da amostra)

Tamanho da amostra dado coeficiente de inclinação ajustado

Vai Tamanho da amostra = Coeficiente de inclinação da variável Z*(1+8.5)/Coeficiente de inclinação ajustado

Equação para a série básica de variáveis Z

Vai Média de Z Varia = log10(Varie 'z' de um ciclo hidrológico aleatório)

Coeficiente de Inclinação da Variante Z dado o Coeficiente de Inclinação Ajustado Fórmula

Coeficiente de inclinação da variável Z = Coeficiente de inclinação ajustado/((1+8.5)/Tamanho da amostra)
C_s = C'_s/((1+8.5)/N)

O que é distribuição Log-Pearson Tipo III?

A distribuição Log-Pearson Tipo III é uma técnica estatística para ajustar dados de distribuição de frequência para prever a enchente de projeto para um rio em algum local. Uma vez que as informações estatísticas são calculadas para o local do rio, uma distribuição de frequência pode ser construída.

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