Estimating a Nonlinear Mixed Volume-age Model with and without Taking into Account Serially-correlated Errors: Differences and Implications
Notice bibliographique
Résumé
In this study we estimated a lodgepole pine (Pinus contorta var. latifolia Engelm.) volume-age model with and without taking into account serially-correlated errors arisen from permanent sample plots. The estimations were based on the first-order (FO) and first-order conditional expectation (FOCE) methods of the nonlinear mixed model technique. Among the correlated error structures considered, the spatial power structure was found to be the most appropriate. Model predictions were obtained and evaluated on model fitting data, as well as on independent validation data collected from a different ecoregion. Results showed that the model estimated with the independent and identically distributed (iid) error structure performed much better than the model estimated with the correlated error structure. This is true on both model fitting and validation data sets, and for both FO and FOCE methods. It implies that, if the main purpose of a study is to develop models for predictions, there is no real benefit to consider more elaborate and complex error structures to account for the correlated errors. The iid error structure is a sound choice for dealing with correlated errors under the nonlinear mixed model framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».