Small area estimation of forest biomass via a two-stage model for continuous zero-inflated data
Notice bibliographique
Résumé
Nationwide Forest Inventories (NFIs) collect data on and monitor the trends of forests across the globe. Users of NFI data are increasingly interested in monitoring forest attributes such as biomass at fine geographic and temporal scales, resulting in a need for assessment and development of small area estimation techniques in forest inventory. We implement a small area estimator and parametric bootstrap estimator that account for zero-inflation in biomass data via a two-stage model-based approach and compare the performance to a Horvitz–Thompson estimator, a post-stratified estimator, and to the unit- and area-level empirical best linear unbiased prediction (EBLUP) estimators. We conduct a simulation study in Nevada with data from the United States NFI, the Forest Inventory and Analysis Program, and remote sensing data products. Results show the zero-inflated estimator has the lowest relative bias and the smallest empirical root mean square error. Moreover, the 95% confidence interval coverages of the zero-inflated estimator and the unit-level EBLUP are more accurate than the other two estimators. To further illustrate the practical utility, we employ a data application across the 2019 measurement year in Nevada. We introduce the R package, saeczi, which efficiently implements the zero-inflated estimator and its mean squared error estimator.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».