Doğrusal Karma EfektLer Yaklaşımı Kullanılarak Tek Tek Ağaç Bazal Alan Artış Modelinin Geliştirilmesi

Bu protokol, doğrusal bir karma etki yaklaşımı kullanarak tek bir ağaç bazal alan artış modeli geliştirmenin temel prosedürlerini sağlar. Bu tekniğin temel özelliği, ormancılıkta karmaşık yapılara sahip verileri güçlü bir şekilde analiz edebilmesi ve orman büyüme modellerinin performansını önemli ölçüde iyileştirebilmesidir. Model geliştirme veri setini okuyarak ve R yazılımında nlme" paketini yükleyerek başlayın.

Karma efekt modelini geliştirmek için örnek grafikleri rastgele efektler olarak seçin. Rastgele efektlerin tüm olası kombinasyonlarını maksimum olabilirlik yöntemiyle eşleştirin ve sonuçların çıktısını alın. Kesişim noktasını rastgele parametrelere ayarlayın, ardından tüm kombinasyonlar yerine oturana kadar rastgele ifadeleri değiştirin.

Montaj sürecinde, kodlar, takılan modelin yakınsamaması nedeniyle hatalar bildirebilir. Akaike'nin bilgi kriteri, Bayes bilgi kriteri, logaritma olasılığı ve olasılık oranı testi ile en iyi modeli seçin. Artıkların artık arsadan heteroskedastisiteye sahip olup olmadığını gözlemleyin.

Değişen varyans yapısını modellemek için sabit artı güç fonksiyonunu, kuvvet fonksiyonunu ve üstel fonksiyonu tanıtın. Akaike'nin bilgi kriteri, Bayes bilgi kriteri, logaritma olasılığı ve olabilirlik oranı testine göre model için en iyi varyans fonksiyonunu belirleyin. Ardından, otokorelasyonu hesaba katmak için bileşik simetri yapısını, birinci dereceden otoregresif yapıyı ve birinci dereceden otoregresif ve hareketli ortalama yapılarının bir kombinasyonunu tanıtın.

Akaike'nin bilgi kriterine, Bayes bilgi kriterine, logaritma olasılığına ve olabilirlik oranı testine göre en iyi otokorelasyon yapısını belirleyin. Kısıtlı maksimum olabilirlik yöntemini kullanarak karma efekt modelinin nihai sonuçlarının çıktısını alın. P.asperata için temel bazal alan artış modeli bu denklem ile ifade edilir.

Parametre tahminleri, bunlara karşılık gelen standart hatalar ve uyumsuzluk istatistikleri burada gösterilir. Kalıntıların belirgin heteroskedastisitesi gözlendi. Temel bazal alan artış modeli için rastgele etki parametrelerinin 31 olası kombinasyonu vardı.

Montajdan sonra 300 kombinasyon yakınsama noktasına ulaştı. Bu 30 kombinasyon arasında, en düşük AIC'yi, en düşük BIC'yi ve en büyük Loglik'i verdiği için Model 30 seçildi. Ayrıca, LRT diğer modellerle karşılaştırıldığında önemli ölçüde farklıydı.

Varyans fonksiyonları ve korelasyon yapıları ile doğrusal karma etkiler modeli burada gösterilmiştir. AIC, BIC, Loglik ve LRT'ye göre üstel fonksiyon ve AR(1) sırasıyla en iyi varyans fonksiyonu ve otokorelasyon yapısı olarak seçilmiştir. Son doğrusal karma efektli bireysel ağaç bazal alan artış modeli, REML yöntemi kullanılarak önerilmiştir.

Tahmini sabit parametreler, bunlara karşılık gelen standart hatalar ve uyumsuzluk istatistikleri burada gösterilmektedir. Kalıntılarda önemli bir iyileşme gözlendi. İki modelin tahmin istatistikleri, doğrusal karma etkiler modelinin performansının temel modele kıyasla önemli ölçüde iyileştirildiğini göstermektedir.

Model karşılaştırmaları tamamlandığında, nihai sonuçların çıktısını almak için kısıtlı maksimum olabilirlik yöntemini kullanmayı unutmayın.