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Hydrologie qu antit ative
simple de cette vraisembl an ce dan s Ie cas d 'un echa nt illon de debi t s maximums
annuels par exemple, mais cette vrai sembl an ce peut avoir des form es vari ces
suivant la nature des donnees (chapi tre 7 et annexe 7.11 pour des illustrations
de I'approche bayesionne) .
p (Yje) = IIf(Yi, e)
(5.5)
La figure 5.2 donne un exemple de resultat s similaires a ceux de la figure 5.1
dans Ie cas d 'un mod ele prob abili ste : Ie mod ele d 'o ccurr ence des debi ts maximums annuels de l'Ard eche a Vogiie suppose de ty pe « Ioi generale des valeurs
ext remes» (cf. chapi t re 7 et annexe 7-10) . On constate qu e pour ces petits bassins versants mediterrane ens, les incert itudes sur les valeurs des par am etres des
lois de probabilite rest ent import antes apres calage, meme lorsque les echa ntillons de donnees sont consequents (38 an s dan s Ie cas de I'Ardeche). Les
intervalles de confiance ou de credibilite sur les quantiles de crue qui resulte nt
de ces incer ti tudes sur les valeurs des pa ramet res rest ent donc tres larges. Le
t res bon ajuste ment de la distribution corresponda nt au maximum de vraisemblances s'il n 'et ait pas accompagne de ces int ervalles de confiance, pourrait
donner un e imp ression trornpe use de precision .
§ - Maximum de vraisem blance
co
5-95% intervalIe de confiance
0
donnees mesurees
~
?5 E §
c:
"
15 ..
-c
Cl
§
N
...
0
10
100
1000
10000
Periode de retour (annees)
F IG URE 5.2 - Exe mple de calcul d 'intervalles de confiance 5-95 % autour de
I'estimation des quantiles de crue de I'Ard eche a Vogiie par une methode bayesienne MCM C : calage de la loi generale des valeurs extremes (source Ganme
[155]).
Hydrologie qu antit ative
simple de cette vraisembl an ce dan s Ie cas d 'un echa nt illon de debi t s maximums
annuels par exemple, mais cette vrai sembl an ce peut avoir des form es vari ces
suivant la nature des donnees (chapi tre 7 et annexe 7.11 pour des illustrations
de I'approche bayesionne) .
p (Yje) = IIf(Yi, e)
(5.5)
La figure 5.2 donne un exemple de resultat s similaires a ceux de la figure 5.1
dans Ie cas d 'un mod ele prob abili ste : Ie mod ele d 'o ccurr ence des debi ts maximums annuels de l'Ard eche a Vogiie suppose de ty pe « Ioi generale des valeurs
ext remes» (cf. chapi t re 7 et annexe 7-10) . On constate qu e pour ces petits bassins versants mediterrane ens, les incert itudes sur les valeurs des par am etres des
lois de probabilite rest ent import antes apres calage, meme lorsque les echa ntillons de donnees sont consequents (38 an s dan s Ie cas de I'Ardeche). Les
intervalles de confiance ou de credibilite sur les quantiles de crue qui resulte nt
de ces incer ti tudes sur les valeurs des pa ramet res rest ent donc tres larges. Le
t res bon ajuste ment de la distribution corresponda nt au maximum de vraisemblances s'il n 'et ait pas accompagne de ces int ervalles de confiance, pourrait
donner un e imp ression trornpe use de precision .
§ - Maximum de vraisem blance
co
5-95% intervalIe de confiance
0
donnees mesurees
~
?5 E §
c:
"
15 ..
-c
Cl
§
N
...
0
10
100
1000
10000
Periode de retour (annees)
F IG URE 5.2 - Exe mple de calcul d 'intervalles de confiance 5-95 % autour de
I'estimation des quantiles de crue de I'Ard eche a Vogiie par une methode bayesienne MCM C : calage de la loi generale des valeurs extremes (source Ganme
[155]).