Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

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