Penentuan taburan terbaik daripada hujan maksimum bagi tempoh ribut yang panjang melebihi 48 Jam (MR) dan hujan maksimum tahunan (MT)

Kajian ini tertumpu kepada penentuan taburan terbaik untuk memodelkan siri data maksimum tahunan (MT) dan siri maksimum hujan dalam tempoh ribut yang melebihi 48 jam (MR). Data hujan setiap jam dari tahun 1970 hingga 2008 dari 4 stesen hujan di Semenanjung Malaysia telah digunakan dalam kajian ini. Kedua jenis data maksimum ini mempunyai kegunaan yang sangat baik bagi mengesan banjir di kawasan bandar terutama yang disebabkan oleh kegagalan sistem perparitan dalam menampung hujan lebat semasa tempoh ribut yang panjang, manakala kajian yang boleh meramalkan ketahanan empangan dalam masa 50 atau 100 tahun kehadapan sangat bergantung kepada penentuan taburan hujan maksimum tahunan. Pelbagai taburan yang sering digunakan bagi kajian pemodelan ekstrim digunakan untuk mendapatkan taburan yang terbaik bagi menerangkan taburan kedua jenis data hujan maksimum tersebut. Dua ujian kebagusan model telah digunakan iaitu kaedah bergraf dan kaedah PRKD. Hasil menunjukkan bahawa taburan Pearson Jenis 3 adalah yang terbaik untuk menerangkan taburan hujan maksimum tahunan pada kesemua stesen hujan yang digunakan pada kajian ini. Taburan Pareto dan Gama adalah taburan yang terbaik bagi menerangkan taburan hujan maksimum yang berlaku pada tempoh ribut yang panjang. Hasil kajian penentuan taburan terbaik bagi hujan maksimum tahunan di atas juga telah berjaya dalam meramalkan hujan maksimum yang akan berlaku untuk masa 50 dan 100 tahun yang akan datang

Pemetaan Intensitas dan Durasi Sel Hujan Dengan Menggunakan Metoda Neyman-Scott Rectangular Pulse (NSRP) Dan Kepentingannya Bagi Dunia Industri

Penelitian tentang hujan merupakan hal terpenting dalam menjamin dunia industri dapat berkembang dengan baik. Penentuan letak daerah industri yang bebas dari resiko banjir dalam jangka waktu yang panjang adalah hal yang terpenting bagi menjamin berkembangnya industri tersebut. Oleh sebab itu pemodelan statistik yang dapat meramalkan dua sifat hujan yang sangat penting dalam mempengaruhi terjadinya banjir yaitu intensitas dan durasi hujan sangat diperlukan. Data hujan setiap jam selama 37 tahun (1971-2008) yang diperoleh dari 55 stasiun hujan di berbagai daerah pada Semenanjung Malaysia akan digunakan dalam menghasilkan model yang baik untuk tujuan ini. Model hujan stokastik Neyman- Scott Rectangular Pulse (NSRP) telah digunakan dalam penelitian ini untuk mendapatkan nilai ramalan dua sifat hujan di atas. Nilai ramalan intensitas dan durasi untuk hujan yang terjadi pada bulan 12 akan disajikan dalam bentuk pemetaan yang dihasilkan dengan menggunakan metoda Kriging. Pemetaan yang dilakukan terhadap dua sifat hujan di atas akan dapat digunakan dengan baik dalam memastikan daerah- daerah yang aman dalam meletakkan pusat-pusat industri. Dari hasil pemetaan tersebut dapat disimpulkan bahwa daerah Selatan Semenanjug Malaysia sangat tidak baik untuk dijadikan pusat industri, hal ini dikarenakan dua sifat hujan diatas cukup tinggi pada bagian selatan daerah tersebut. Sedangkan Daerah Bagian Utara Negeri tersebut sangat tepat untuk dijadikan sebagai daerah industri

Goodness of fit test for logistic distribution involving Kullback-Leibler information (Ujian kebagusan penyuaian untuk taburan logistik menerusi maklumat Kullback-Leibler)

In this paper, our objective is to test the statistical hypothesis : ( ) ( ) for all against : ( Ho F x F o x x H1 F x) Fo (x) for some x , where F o (x ) is a known distribution function. In this study, a goodness of fit test statistic for testing the logistic distribution based on Kullback-Leibler information as proposed by Song (2002) is studied. The logistic parameters are estimated by using several methods of estimation such as maximum likelihood, order statistics, moments, L-moments and LQ-moments. The critical value based on the statistics which involves the Kullback-Leibler information under the assumption that Ho is true is computed using Monte Carlo simulations. The performance of the test under simple random sampling is investigated. Ten different distributions are considered under the alternative hypothesis. Based on Monte Carlo simulations, for all the distributions considered, it is found that the test statistics based on estimators found by moment and LQ-moment methods have the highest power, except for Weibull (2, .5) and Gamma distribution

Retracted: Weighting methods in the construction of area deprivation indices

This article was withdrawn and retracted by the Journal of Fundamental and Applied Sciences and has been removed from AJOL at the request of the journal Editor in Chief and the organisers of the conference at which the articles were presented (www.iccmit.net). Please address any queries to [email protected]