Główne cele pracy to po pierwsze: prezentacja działania estymacji nieparametrycznej, przedstawienie wybranych metod estymacji nieparametrycznej oraz obszarów jej zastosowania w hydrologii. Po drugie: ... więcej

Główne cele pracy to po pierwsze: prezentacja działania estymacji nieparametrycznej, przedstawienie wybranych metod estymacji nieparametrycznej oraz obszarów jej zastosowania w hydrologii. Po drugie: porównanie estymacji nieparametrycznej z parametrycznymi metodami estymacji i pokazanie, że podejście nieparametryczne jest w pewnych obszarach hydrologii bardziej uzasadnione. Estymacja nieparametryczna nie wymaga założeń a'priori postaci estymowanej funkcji w odróżnieniu do estymacji parametrycznej. Metody parametryczne i nieparametryczne zostały porównane na drodze eksperymentu Monte Carlo w pierwszej części rozprawy. Eksperyment obejmował także badanie wpływu wyboru funkcji jądra i współczynnika gładkości na jakość estymacji. Przykłady zastosowań estymacji nieparametrycznej w hydrologii zawiera druga część dysertacji. Jak zostało pokazane estymacja nieparametryczna jest narzędziem wizualizacji danych znacznie przewyższającym histogram. Histogram jest czuły na wybór punktu początkowego i szerokość przedziałów klasowych oraz jest funkcją nieciągłą. Nieparametryczna estymacja funkcji gęstości jest w znacznym stopniu pozbawiona wad histogramu, może więc być jego alternatywą także w przypadku wyznaczania krzywej częstości przepływów dobowych. Estymacja nieparametryczna może stanowić alternatywę dla obecnie stosowanych metod parametrycznych. Dodatkowo posiada ona możliwości estymacji rozkładów wielomodalnych, których nie posiadają metody parametryczne. W pracy zaprezentowana została użyteczność estymacji nieparametrycznej w zastosowaniach hydrologicznych. Jak zostało wykazane ta technika estymacji w pewnych przypadkach daje lepsze rezultaty niż estymacja parametryczna, w innych jest porównywalna, a jeszcze w innych - jak wielomodalne przypadki - stwarza zupełnie nowe możliwości.