تطوير نموذج زيادة منطقة القاعدية الفردية -شجرة باستخدام نهج مختلط الخطي

يوفر هذا البروتوكول الإجراءات الرئيسية لتطوير نموذج زيادة المساحة القاعدية للشجرة الفردية باستخدام نهج التأثيرات المختلطة الخطية. السمة الرئيسية لهذه التقنية هي أنها يمكن أن تحلل البيانات بقوة مع الهياكل المعقدة في الغابات وتحسن بشكل كبير أداء نماذج نمو الغابات. ابدأ بقراءة مجموعة بيانات تطوير النموذج وتحميل الحزمة nlme"في برنامج R.

حدد نماذج المخططات كتأثيرات عشوائية لتطوير نموذج التأثيرات المختلطة. تناسب جميع المجموعات الممكنة من التأثيرات العشوائية مع طريقة الاحتمالية القصوى وإخراج النتائج. اضبط الاعتراض على معلمات عشوائية ، ثم قم بتغيير العبارات العشوائية حتى يتم تركيب جميع المجموعات.

في عملية التركيب ، قد تبلغ الرموز عن أخطاء بسبب عدم تقارب النموذج المجهز. حدد أفضل نموذج حسب معيار معلومات Akaike ، ومعيار معلومات Bayesian ، واحتمالية اللوغاريتم ، واختبار نسبة الاحتمالية. لاحظ ما إذا كانت البقايا لديها مغايرة من المؤامرة المتبقية.

إذا كان هناك عدم تغايرية ، فأدخل دالة القدرة الزائدة الثابتة ، ووظيفة الطاقة ، والدالة الأسية لنمذجة هيكل تباين الأخطاء. حدد أفضل دالة تباين للنموذج وفقا لمعيار معلومات Akaike ، ومعيار معلومات Bayesian ، واحتمالية اللوغاريتم ، واختبار نسبة الاحتمالية. بعد ذلك ، قدم هيكل التماثل المركب ، وهيكل الانحدار الذاتي من الدرجة الأولى ، ومجموعة من هياكل الانحدار الذاتي والمتوسط المتحرك من الدرجة الأولى لحساب الارتباط التلقائي.

حدد أفضل بنية ارتباط ذاتي وفقا لمعيار معلومات Akaike ، ومعيار معلومات Bayesian ، واحتمالية اللوغاريتم ، واختبار نسبة الاحتمالية. إخراج النتائج النهائية لنموذج التأثيرات المختلطة باستخدام طريقة الاحتمالية القصوى المقيدة. يتم التعبير عن نموذج زيادة المساحة القاعدية الأساسي ل P.asperata بهذه المعادلة.

عرض تقديرات المعلمات ، والأخطاء القياسية المقابلة لها ، وإحصائيات عدم الملاءمة هنا. لوحظ عدم تغاير واضح للمخلفات. كانت هناك 31 مجموعة ممكنة من معلمات التأثيرات العشوائية لنموذج زيادة المساحة القاعدية الأساسي.

بعد التركيب ، وصلت 300 مجموعة إلى التقارب. من بين هذه المجموعات الثلاثين ، تم اختيار الطراز 30 لأنه أسفر عن أدنى AIC ، وأدنى BIC ، وأكبر Loglik. علاوة على ذلك ، كان LRT مختلفا بشكل كبير عند مقارنته بالموديلات الأخرى.

هنا نموذج التأثيرات المختلطة الخطية مع وظائف التباين وهياكل الارتباط. وفقا ل AIC و BIC و Loglik و LRT ، تم اختيار الدالة الأسية و AR (1) كأفضل دالة تباين وهيكل ارتباط تلقائي ، على التوالي. تم اقتراح النموذج النهائي لزيادة المساحة القاعدية للأشجار الفردية ذات التأثيرات الخطية المختلطة باستخدام طريقة REML.

عرض المعلمات الثابتة المقدرة ، والأخطاء المعيارية المقابلة لها ، وإحصائيات عدم الملاءمة هنا. لوحظ تحسن كبير في المخلفات. تظهر إحصائيات التنبؤ للنموذجين أن أداء نموذج التأثيرات المختلطة الخطية قد تحسن بشكل كبير مقارنة بالنموذج الأساسي.

عند اكتمال مقارنات النموذج ، تذكر استخدام طريقة الاحتمالية القصوى المقيدة لإخراج النتائج النهائية.