Poisson mixture models for regression analysisof stand-level mortality
Notice bibliographique
Résumé
Periodic stand-level mortality data from permanent plots tend to be highly variable, skewed, and frequently contain many zero observations. Such data have commonly been modeled using nonlinear mortality functions fitted by least squares, and more recently by a two stage approach incorporating a logistic regression step. This study describes a set of nonlinear regression models that structure stochastic variation about a mortality function according to basic probability distributions appropriate for non-negative count data, including the Poisson, negative binomial (NB), and generalized Poisson (GP). Also considered are zero-inflated and hurdle modifications of these basic models. The models are developed and fit to mortality data from a loblolly pine (Pinus taeda L.) spacing trial with a conspicuous mode at 0. The sample data exhibit more variability than can be accommodated by a Poisson or modified Poisson model; the NB and GP models incorporate the extra-Poisson dispersion and offer an improved fit. A hurdle NB model best describes this sample, but, like the zero-inflated models and two-stage approach, modifies the interpretation of the mean structure and raises the question of overfitting. Considering both data-model agreement and the biological relevance of these models' components, the analysis suggests that the NB model offers a more compelling and credible inferential basis for fitting stand-level mortality functions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».