水文頻率分析為工程設計經常使用的方法。往往可靠的頻率分析結果，需
有正確的統計分佈及參數推估方法，本文針對較常使用之三參數極端值分
佈，皮爾遜第三型分佈與對數皮爾遜第三型分佈做一有係統的比較，並利
用判別分析提出機率分佈選擇之判別標準。首先由蒙地卡羅法(Monte
Carlo method)模擬，証實機率權重動差法(簡稱PWM)與最大概似法較動差
法為優，尤其PWM法在小樣本時具有較小偏斜。然後進一步利用嘉南地
區18站的時雨量資料、144 站的日雨量資料，及全省20個流量站資料，比
較三參數極端值分佈，包括極端值第一型分佈(簡 稱 GEV)、皮爾遜第三
型分佈(簡稱PT3)與對數皮爾遜第三型分佈(簡稱LPT3)，分別配合動差法
、機率權重動差法兩種參數推估的方法，共八種模式，結果顯示：以PWM/
GEV 為較佳模式。在日雨量的分析中，以PT3 分佈與 GEV分佈為最佳之分
佈，兩者共佔總站數之85% 以上，雖然以GEV 分佈所佔比例較高，但很難
有一絕對代表性。因此假設普通雨量站之機率分佈，主要分別為屬於 GEV
分佈與 PT3分佈兩個集合，利用多元統計之判別分析將此兩種集合劃劃定
一分分界線，此一分界線可提供判斷一新的樣本應屬於何種分佈。結果發
現樣本之偏態係數與峰度係數可用來建立一判別方程式，由由此判別方程
式或許可提供選擇一新樣本應屬於GEV或PT3之判別標準。
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