Use of nonparametric regression methods for developing a local stem form model
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41320%2F14%3A64999" target="_blank" >RIV/60460709:41320/14:64999 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Use of nonparametric regression methods for developing a local stem form model
Popis výsledku v původním jazyce
A local mean stem curve of spruce was represented using regression splines. Abilities of smoothing spline and P-spline to model the mean stem curve were evaluated using data of 85 carefully measured stems of Norway spruce. For both techniques the optimalamount of smoothing was investigated in dependence on the number of training stems using a cross-validation method. Representatives of main groups of parametric models ? single models, segmented models and models with variable coefficient ? were compared with spline models using five statistic criteria. Both regression splines performed comparably or better as all representatives of parametric models independently of the numbers of stems used as training data.
Název v anglickém jazyce
Use of nonparametric regression methods for developing a local stem form model
Popis výsledku anglicky
A local mean stem curve of spruce was represented using regression splines. Abilities of smoothing spline and P-spline to model the mean stem curve were evaluated using data of 85 carefully measured stems of Norway spruce. For both techniques the optimalamount of smoothing was investigated in dependence on the number of training stems using a cross-validation method. Representatives of main groups of parametric models ? single models, segmented models and models with variable coefficient ? were compared with spline models using five statistic criteria. Both regression splines performed comparably or better as all representatives of parametric models independently of the numbers of stems used as training data.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
GK - Lesnictví
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/QI102A079" target="_blank" >QI102A079: Výzkum biomasy listnatých dřevin</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Journal of Forest Science
ISSN
1212-4834
e-ISSN
—
Svazek periodika
60
Číslo periodika v rámci svazku
11
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
464-471
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—