针对抽样调查中抽样设计、估计量设计及方差估计等方面存在的关键理论性问题,运用数理统计方法,从抽样调查的两个主要环节,即抽样设计和抽样估计环节进行基础理论的综述研究,以S(a|¨)rndal et al.(1992)等成果中研究的抽样设计、...针对抽样调查中抽样设计、估计量设计及方差估计等方面存在的关键理论性问题,运用数理统计方法,从抽样调查的两个主要环节,即抽样设计和抽样估计环节进行基础理论的综述研究,以S(a|¨)rndal et al.(1992)等成果中研究的抽样设计、示性变量、包含概率、π估计量等核心概念为基础,并引入超总体模型这一研究工具进行模型辅助估计,最终归纳整理出一套现代抽样调查的基础理论体系,为后续更好地开展抽样调查基础理论和应用研究奠定方法论基础。这套基础理论体系具有开阔性、统一性和易于推广性等一系列优势,对于抽样调查从设计到估计的全过程起着基础性作用。展开更多
【目的】比较不同树高(H)–胸径(D)模型精度,确定适合章古台地区樟子松Pinus sylvestris var. mongolica的H-D模型。【方法】以Sibbesen模型为基础模型,将优势木平均高(HT)、胸高断面积(AB)和平方平均胸径(DQM)3个林分变量以不同组合加...【目的】比较不同树高(H)–胸径(D)模型精度,确定适合章古台地区樟子松Pinus sylvestris var. mongolica的H-D模型。【方法】以Sibbesen模型为基础模型,将优势木平均高(HT)、胸高断面积(AB)和平方平均胸径(DQM)3个林分变量以不同组合加入基础模型中,分别建立了H-D的基础模型(1个)和广义模型(3个)及对应的基础混合模型(1个)和广义混合模型(3个)。对固定效应模型平均水平预测(FPA)、混合模型的总体平均响应预测(MPA)和主体响应预测(MPS)的精度进行比较。对混合模型在使用随机抽取样本木和抽取平均木(胸径接近平均值的样本)2种抽样方案计算随机参数时分析MPS精度与样本数量的关系。【结果】表征樟子松H-D关系的4种固定效应模型中,含HT和AB的广义模型拟合精度最高,Akaike信息量准则(AIC)=2 167.7,Bayesian信息量准则(BIC)=2 196.3。相同预测变量的各模型预测精度均表现为:MPS>FPA>MPA,仅含预测变量D的模型的3种预测精度差异最大。广义模型、广义混合模型、基础混合模型预测精度差异不大。使用验证数据检验模型精度时,每块标准地中随机抽取3株样本木计算基础混合模型随机参数时,该模型精度提升最为明显,MAE和RMSE分别降低了57.97%和57.63%;而广义混合模型精度随抽取样本木数量的增多未出现大的变化。【结论】含有林分变量优势木平均高、胸高断面积的广义模型和基础混合模型均能较好地预测沙地樟子松人工林的单木树高。此外,利用混合模型预测树高时,推荐在标准地中随机抽取3株林木测量其树高,并依此来计算随机参数。展开更多
文摘针对抽样调查中抽样设计、估计量设计及方差估计等方面存在的关键理论性问题,运用数理统计方法,从抽样调查的两个主要环节,即抽样设计和抽样估计环节进行基础理论的综述研究,以S(a|¨)rndal et al.(1992)等成果中研究的抽样设计、示性变量、包含概率、π估计量等核心概念为基础,并引入超总体模型这一研究工具进行模型辅助估计,最终归纳整理出一套现代抽样调查的基础理论体系,为后续更好地开展抽样调查基础理论和应用研究奠定方法论基础。这套基础理论体系具有开阔性、统一性和易于推广性等一系列优势,对于抽样调查从设计到估计的全过程起着基础性作用。
