Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:Primerjava različnih regresijskih modelov za napovedovanje debelinskega priraščanja jelke
Avtorji:ID Ficko, Andrej (Avtor)
ID Trifković, Vasilije (Avtor)
Datoteke:.pdf PDF - Predstavitvena datoteka, prenos (2,97 MB)
MD5: 450324F2887F05FAADCD8DF18BBC6204
 
URL URL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://doi.org/10.20315/ASetL.126.6
 
Jezik:Slovenski jezik
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:Logo SciVie - Gozdarski inštitut Slovenije
Povzetek:V prispevku na primeru jelke predstavljamo sedem regresijskih modelov za modeliranje priraščanja dreves s podatki periodičnih meritev na stalnih vzorčnih ploskvah. Poleg polinomske regresije, modela z dodanim šumom in mešanega linearnega modela, predstavljamo regresijo z naravnimi zlepki in tri modele z omejenimi odvisnimi spremenljivkami: truncated regression, tobit regression in grouped data regression. Modele lahko uporabimo, kadar se zaradi načina merjenja in zaokroževanja podatkov ter hierarhičnosti podatkov srečamo z rezanimi ali krnjenimi slučajnostnimi spremenljivkami, nezveznostjo odvisne spremenljivke in pristransko oceno prirastka. Pri pojasnitvi debelinskega priraščanja 21.013 jelk na 4.405 ploskvah v obdobju 1990–2014 v raznomernih gozdovih v dinarskih jelovo-bukovjih so vsi modeli pokazali podoben vpliv prsnega premera, sestojne temeljnice, temeljnice debelejših dreves, raznomernosti, nagiba, nadmorske višine in le manjše razlike v regresijskih koeficientih in merah prileganja. Največje povprečne napovedi prirastka daje tobit model, mešani model pa se najbolj prilega podatkom. V primerjavi z drugimi modeli model z zlepki kaže na počasnejše zmanjševanje prirastka zelo debelih jelk po kulminaciji prirastka.
Ključne besede:prirastek, multipla regresija, statistične metode, tobit model, krnjenje, mešani modeli, jelka, modeli z omejenimi odvisnimi spremenljivkami, stalne vzorčne ploskve
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2021
Št. strani:str. 61-76
Številčenje:Vol. 126
PID:20.500.12556/DiRROS-14645 Novo okno
UDK:630*56:630*17(045)=163.6
ISSN pri članku:2335-3112
DOI:10.20315/ASetL.126.6 Novo okno
COBISS.SI-ID:87358979 Novo okno
Datum objave v DiRROS:01.12.2021
Število ogledov:4112
Število prenosov:2249
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
FICKO, Andrej in TRIFKOVIĆ, Vasilije, 2021, Primerjava različnih regresijskih modelov za napovedovanje debelinskega priraščanja jelke. Acta Silvae et Ligni [na spletu]. 2021. Vol. 126, p. 61–76. [Dostopano 1 april 2025]. DOI 10.20315/ASetL.126.6. Pridobljeno s: https://dirros.openscience.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=14645
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Acta Silvae et Ligni
Založnik:Gozdarski inštitut Slovenije, založba Silva Slovenica, Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, Biotehniška fakulteta, Oddelek za lesarstvo
ISSN:2335-3112
COBISS.SI-ID:266761216 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:V4-2014
Naslov:Razvoj modelov za gospodarjenje z gozdovi v Sloveniji
Financer:Drugi - Drug financer ali več financerjev
Program financ.:PRP 2014-2020, podukrepa 16.2 Razvoj novih proizvodov, praks, procesov in tehnologij Evropskega partnerstva za inovacije (EIP),
Številka projekta:1119/2020/11.
Naslov:Digitalizacija kmetijskih gospodarstev za načrtovanje gospodarjenja z gozdovi
Akronim:DIGIGOZD

Licence

Licenca:CC BY-NC-SA 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Deljenje pod enakimi pogoji 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.sl
Opis:Licenca Creative Commons, ki prepoveduje komercialno uporabo in zahteva, da uporabnik predelana dela objavi z enako licenco.
Začetek licenciranja:01.12.2021

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:A comparison of alternative types of regression models for predicting the diameter increment of silver fir
Povzetek:We present seven alternative statistical models for modelling tree diameter increment with data from permanent sampling plots. In addition to the polynomial regression model, we present a regression model with added random noise, a mixed linear model, regression with natural splines, and three models with limited dependent variables: truncated regression, tobit regression and grouped data regression. The models may be used when dealing with truncated or censored variables, biased estimation of the increment due to censoring and rounding down, or when having multilevel data. The parametrization of the models was done using 21,013 fir trees on 4,405 plots in the period 1990–2014 in uneven-aged Dinaric fir-beech forests. All models showed a similar effect of tree diameter, stand basal area, basal area of larger trees, diameter structure diversity, altitude and slope. There were only minor differences in the regression coefficients and fit measures. The highest increment predictions were given by the tobit model. The mixed model fit the data best and, compared to the other models, predicted a slower decrease in the growth of large-diameter trees after growth culmination.
Ključne besede:diameter increment, multiple regression, statistical methods, tobit model, censoring, mixed models, silver fir, limited dependent variable models, permanent sampling plots


Zbirka

To gradivo je del naslednjih zbirk del:
  1. Acta Silvae et Ligni

Nazaj