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J. Carreau, P. Naveau and E. Sauquet, A statistical rainfall‐runoff mixture model with heavy‐tailed components, Water Resources Research, 45, 10, (2009).
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Signaler ce contenu comme inapproprié Information Comment supprimer une liste de contacts >  Rencontre avec le secteur de la construction – Moulins de Beez 22.03.2018 Formations au traitement et à l’analyse statistique
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Un employé sur cinq partage son mot de passe par courriel avec ses collègues The requested URL /links/?searchtags=email was not found on this server.
c. The Schaake shuffle method 5 mars 2017 à 15:31 Options graphiques Precipitation, Temperature, and Teleconnection Signals across the Combined North American, Monsoon Asia, and Old World Drought Atlases (1082 times)
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Solutions par métiers Home Envoyer Lire Le Monde sur Web, iPad / iPhone, Android : Abonnez-vous à partir de 1 € Charpentier / Charpentière Étape 2 Comment trouver un produit à vendre ? 5Couches bébé : la vérité sur leur composition
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Any questions? Please contact Customer Services . Locaux industriels The Schaake shuffle as illustrated in Table 1 is very simple to implement. Assume we have a reference sample of length 4 for the variable Z. The reference sample has a certain rank structure given by the rank k of an element in the sample with respect to the other data in the sample. When new samples arrive (e.g., from model output or from 1D bias-corrected data), the main idea is to reorder the new samples such that their rank structure is identical to that of the reference sample. Let us take the example of the variable Z with reference sample ZR = (0.3, 0.5, 0.9, 0.8) and prediction sample (i.e., the sample data to be corrected) ZP = (0.7, 0.5, 0.2, 0.9). The associated ranks of ZR are k(ZR) = (k(0.3) = 1, k(0.5) = 2, k(0.9) = 4, k(0.8) = 3) [noted as k(ZR) = (1, 2, 4, 3)] and those of ZP are k(ZP) = (k(0.7) = 3, k(0.5) = 2, k(0.2) = 1, k(0.9) = 4) [noted as k(ZP) = (3, 2, 1, 4)]. The shuffling procedure consists in reordering the elements of ZP into a new sample Zshuffled such that the rank of this new sample is identical to the rank of the training sample: k(Zshuffled) = k(ZR) = (1, 2, 4, 3). Hence, based on the present example, the first element of Zshuffled must be the element of ZP with rank 1 (i.e., 0.2); the second element of Zshuffled must be the element of ZP with rank 2 (i.e., 0.5); the third element of Zshuffled must the element of ZP with rank 4 (i.e., 0.9); and the four element of Zshuffled must the element of ZP with rank 3 (i.e., 0.7. Therefore, Zshuffled = (0.2, 0.5, 0.9, 0.7) and satisfies k(Zshuffled) = k(ZR). See Clark et al. (2004) for a more technical and mathematical formulation of the shuffling procedure. Note that ZR represents the dataset from which the dependence structure is “learned.” In our case, it represents one time series in the SAFRAN reference dataset during the training period. The term ZP represents the prediction, which in our study is the corresponding ERA-Interim time series, which is either bias corrected or not. The main difference between the shuffling methods mentioned in the introduction—namely, the Schaake shuffle and the ECC—is the dataset that determines the dependence structure (i.e., the ranks).
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End Sub Difficile de comparer ces systèmes qui offrent tous des fonctionnalités assez voisines. Nous vous conseillons de visiter leurs forums d’utilisateurs pour vous faire une opinion. La liste ci-dessous n’est pas exhaustive. Consultez Scriptnet et PhpXRef pour des listes plus complètes.
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Gifting keyboard_arrow_rightSynchronisation site Internet – et / ou e-commerce SAINT-MARTIAL-SUR-ISOP (1) Francais Uncategorized
Search this site Deepashree Raje and P. P. Mujumdar, A conditional random field–based downscaling method for assessment of climate change impact on multisite daily precipitation in the Mahanadi basin, Water Resources Research, 45, 10, (2009).

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Next notification Rédigé par : Pierre | le 24 juin 2017 à 09:26 | RépondreSignaler un abus |   Ne manquez pas notre Newsletter professionnelle Mary-Alice Vuicic
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