Beschreibung:
<jats:p>Este estudo teve como objetivo identificar modelos de distribuição de probabilidade que melhor se ajustam a dados de precipitação mensal para o estado de Pernambuco – Brasil. Foram analisados os ajustes de seis distribuições de probabilidade de 2 parâmetros: gama (GAM), log normal (LNORM), Weibull (WEI), Pareto Generalizado (PG), Gumbel (GUM) e normal (NORM) para dados de precipitação mensal de 40 estações pluviométricas distribuídas no estado de Pernambuco, no período de 1988 a 2017 (30 anos). O método de Máxima Verossimilhança (ML) foi utilizado para estimar os parâmetros dos modelos e a seleção do modelo baseou-se em uma modificação da estatística de Shapiro-Wilk. Os resultados mostraram que as distribuições de 2 parâmetros são flexíveis o suficiente para descrever dados de precipitação mensal para o estado de Pernambuco e que os modelos log normal, gama, Weibull e PG se ajustaram melhor aos dados. Os modelos Gumbel e normal raramente se ajustaram aos dados independente do mês analisado.</jats:p>