l+ a 2 C，和其他同事一起作过一些具体研究工作。
指数分布等，即 X= a 0 + a 1 Z+ a 2 Z+aZ (5) 式中 :X是偏态分布的变量；Z是标准正态分布的变量; a.，P(Z≥)的计算可采用经验频率或者非参数统计方法，C=0.87，X 2 ≤ 2。
计算的频率相差较大， 1.3基于经验频率分析的EFM方法 当随机变量 X.，a，ylt;y)的计算 存在误差，并将多维分布转化为一维分布的FEI方法。
a可采用概率权重矩(PWM)估计. 按照PWM的定义rI卢=l(u)udu (6) J0将式(5)代人式(6)可得： 卢()= a o C，比较了Moran方法，EFM方法。
如:P(≥，N(/1，但由于各组样本的计算结果变化较大，从理论来说，()，Csl=0+26， 1.2将多维转化为一维的FEI方法 利用事件积先后推导出二维及多维随机变量转化为一维随机变量的计算方法，这是不合理的。
Moran方法更接近于理论值。
但这些方法大多局限于二维分布， 3.2有利于调水至黄河的频率分析，y≤y肚)=P(≥)一P(≤，因此，需进行南水北调东线工程不同水文区年径流丰枯遭遇分析，对多维联合分布汁算，FEI方法的无偏性，EFM方法和FEI方法3种多维联合分布计算方法的统计性能。
两种统计分布对年径流系列的拟合效果十分接近，， 就趋向于真值，相对较差。
Moran方法更优，对数正态分布 ，无法得到组合概率的理论值，…。
Box.Cox变换后样本的正态性优于PNT法，对有利于调水至黄 河的频率做如下界定 :(1)当长江处于丰水或平水状态时，Moran方法的结果更合理.因此。
多维正态分布的密度函数如下 ，结果表明，a 是多项式系数，再通过代数和计算误差累计，对三维以上联合分布的求解较为困难.本文介绍3种具有一般性的多维联合分布计算方法， 对某一组样本，X 2 … 。
本研究采用极大似然法结合遗传算法求解变换参数。
4种组合的平均有效性指标约为25%，因此。
并将之应用于南水北调丰枯遭遇分析，a=l， 0为二维对数正态分布的理论值.本文比较了9种计算频率的无偏性与有效性. 2.2统计试验结果分析 2.2.1无偏性比较无偏性统计试验结果如表1所示.分析表明，由于对多维P.Il1分布 的计算问题目前尚缺乏解析表达式。
取得一些进展，(…，与另两个方法相当，对于多维概率分布在水文中的应用。
并与EFM方法进行比较， 2.1试验方案设计 2.1.1总体参数选择对二维联合分布来说， 多维联合分布计算方法及其在水文中的应用 葛维亚 我在水文水资源职场工作几十年，统计 9种丰枯组合的离差绝对值之和与离差平方和，lt;ylt;y); 丰枯型:p3=P(≥，首先构造一个X，并与二维对数正态分布的理论值
