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DISTRIBUCIÓN LOG PEARSON
TIPO III
Esta Distribución se aplica al logaritmo de los datos, es
muy utilizada por sus resultados de aceptable
confiabilidad cuando se efectúan predicciones con
grandes periodos de retorno, la expresión de la función
es la siguiente:
Donde los 3 parámetros son:
Clog = es el coeficiente de Asimetría de los logaritmos de
datos
La función es muy complicada analíticamente,
por lo que se usa la fórmula de Chow
transformada logarítmicamente:
Tabla – Valores de KT
para coeficientes de
asimetria y períodos
de retorno
Dicho Coeficiente “k”, también puede obtenerse con la fórmula
siguiente, la cual depende del coeficiente de asimetría de los
logaritmos de datos (S = C log) y de la variable normalizada “z”
que depende del periodo de Retorno como una variable de
probabilidad de excedencia. Aquí se muestra las siguientes
fórmulas:
Donde:
Para p>0.5 se le agrega a z un signo negativo
w : Variable
intermedia
De los parámetros “z” y Coeficiente de Asimetría:
Siendo
p : Probabilidad de excedencia
Tr: Periodo de retorno (años)
Ejemplo:
Pasos a seguir
1) Hallar xi=log (Qmaxi) logaritmo de los caudales del registro histórico
2) Hallar la media y la desviación estándar
3) Calcular el sesgo G
4) Con el sesgo G y el periodo de retorno t calcular k
5) Determinar x=media + K*s
6) Hallar Qmax(T) = antilog(x)
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  • 2. Esta Distribución se aplica al logaritmo de los datos, es muy utilizada por sus resultados de aceptable confiabilidad cuando se efectúan predicciones con grandes periodos de retorno, la expresión de la función es la siguiente:
  • 3. Donde los 3 parámetros son: Clog = es el coeficiente de Asimetría de los logaritmos de datos
  • 4. La función es muy complicada analíticamente, por lo que se usa la fórmula de Chow transformada logarítmicamente:
  • 5. Tabla – Valores de KT para coeficientes de asimetria y períodos de retorno
  • 6. Dicho Coeficiente “k”, también puede obtenerse con la fórmula siguiente, la cual depende del coeficiente de asimetría de los logaritmos de datos (S = C log) y de la variable normalizada “z” que depende del periodo de Retorno como una variable de probabilidad de excedencia. Aquí se muestra las siguientes fórmulas: Donde: Para p>0.5 se le agrega a z un signo negativo w : Variable intermedia
  • 7. De los parámetros “z” y Coeficiente de Asimetría: Siendo p : Probabilidad de excedencia Tr: Periodo de retorno (años)
  • 9. Pasos a seguir 1) Hallar xi=log (Qmaxi) logaritmo de los caudales del registro histórico 2) Hallar la media y la desviación estándar 3) Calcular el sesgo G 4) Con el sesgo G y el periodo de retorno t calcular k 5) Determinar x=media + K*s 6) Hallar Qmax(T) = antilog(x)