| 概要 |
本研究の目的は,九州大学北海道地方演習林のカラマツ林のha当り材積推定に対する重回帰モデルの作製と,その独立変数を標本抽出によって得る場合に,それがha当り平均材積推定値にどのような影響をおよぼすかを分析することである.モンテカルロシミュレーションにより3つの標本サイズと3種類の層化手法,ならびに2つのha当り平均材積計算方法について検討した.標本サイズの推定値への影響は,層化無作為抽出法よりも単...純無作為抽出法のほうが大きかった.標本サイズの増加にともなう推定精度の向上という事実は,一般の標本抽出理論と一致するものであった.地位による層化区分の有効性が認められ,それと本数密度による層化は相乗効果を発揮することがわかった.ha当り平均材積計算のための2つの方法, すなわち方法(1)-標本サイズに対応した標本抽出単位から計算されるha当り材積を平均する方法-と方法(2)-標本抽出単位当りの平均を用いてha当り平均材積を算出する方法-による推定値を比較,検討した.その結果,平均バイアス,平均二乗誤差ならびに平均絶対偏差の3統計量に関連して,方法(1)が優れていることがわかった.一方,推定値の標準偏差については方法(2)が若干良い結果を与えることが認められた.概して,方法(1)が方法(2)に比較して推奨されるha当り平均材積推定法である.対象森林が,地位や本数について不均一である場合,それらによる層化は推定精度に著しい向上をもたらすことが認められた.
The objectives of this paper were as follows: (1) to construct a multiple regression model which predicted volume yield per unit area for KARAMATSU (Larix leptolepis Gor.) plantations growing in the Kyushu University Experimental Forest in Hokkaido; (2) to investigate the effect of sampling for independent variable values on KARAMATSU plantation yield estimates. Three total sample sizes, three stratification schemes and two methods of calculating mean estimates were exmained by Monte-Carlo simulation procedure. Total sample size had little effect on the amount of improvement in the estimate of mean yield brought on by drawing stratified, rather than simple, random samples. The actual improvement in the precision of the yield estimate found when sample size was increased was similar to those indicated by usual sampling theory. Site index was found to be a useful stratification variable for estimating the yield of KARAMATSU plantations. Furthermore, some multiplicative effects between the two stratifying variables (site index and numbers of trees per unit area) were noted. The two types of mean estimates were evaluated. Method 1 which is theoretically unbiased, estimated the plantation mean yield with the average yield of the sample plots. Method 2 used the single yield computed from the sample average of the independent variables as the estimate of plantation mean yield. Method 1 was superior in terms of average bias, mean square error and average absolute deviation. Method 2 had slightly better precision than Method 1. In general, Method 1 is recommended over Method 2. Stratifying the plantation by index and numbers of trees per unit area before sampling may produce sizable gains in the precision of mean yield estimates over simple random samples if the plantation is heterogeneous.続きを見る
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