Additivity of nonlinear biomass equations
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
Two procedures that guarantee the property of additivity among the components of tree biomass and total tree biomass utilizing nonlinear functions are developed. Procedure 1 is a simple combination approach, and procedure 2 is based on nonlinear joint-generalized regression (nonlinear seemingly unrelated regressions) with parameter restrictions. Statistical theory is given for construction of confidence and prediction intervals for the two procedures. Specific examples using slash pine (Pinus elliottii Engelm. var. elliottii) biomass data are presented to demonstrate and clarify the methods behind nonlinear estimation, additivity, error modeling, and the formation of confidence and prediction intervals. Theoretical considerations and empirical evidence indicate procedure 2 is generally superior to procedure 1. It is argued that modeling the error structure is preferable to using the logarithmic transformation to deal with the problem of heteroscedasticity. The techniques given are applicable to any quantity that can be disaggregated into logical components.
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La notice
- Revue
- Canadian Journal of Forest Research
- Thématique
- Forest ecology and management
- Domaine
- Environmental Science
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- U.S. Forest Service
- Mots-clés
- HeteroscedasticityAdditive functionMathematicsNonlinear systemNonlinear regressionSeemingly unrelated regressionsApplied mathematicsBiomass (ecology)Tree (set theory)StatisticsLogarithmEconometricsRegression analysisEcologyMathematical analysis
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui