Die Anwendung statistischer Verteilungen in Eichenwäldern
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Die Vorhersage der Verteilung quantitativer Variablen in einem Waldbestand ist für Forstwirte von großem Interesse, um Waldressourcen zu bewerten und zukünftige waldbauliche Maßnahmen zu planen. Ziel dieser Forschung war es, die Verteilung quantitativer Variablen für Quercus brantii var. persica in geschützten, geschädigten und natürlichen Wäldern im Iran zu modellieren. Gamma-, Beta-, Normal-, Lognormal-, Exponential- und Weibull-Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktionen wurden an die Höhe, den Durchmesser des Brusthöhendurchmessers und die Kronenverteilung der Bäume angepasst. Die...
Die Vorhersage der Verteilung quantitativer Variablen in einem Waldbestand ist für Forstwirte von großem Interesse, um Waldressourcen zu bewerten und zukünftige waldbauliche Maßnahmen zu planen. Ziel dieser Forschung war es, die Verteilung quantitativer Variablen für Quercus brantii var. persica in geschützten, geschädigten und natürlichen Wäldern im Iran zu modellieren. Gamma-, Beta-, Normal-, Lognormal-, Exponential- und Weibull-Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktionen wurden an die Höhe, den Durchmesser des Brusthöhendurchmessers und die Kronenverteilung der Bäume angepasst. Die Variablen der Verteilungsfunktionen wurden mithilfe der Maximum-Likelihood-Schätzmethode geschätzt. Die tatsächliche Wahrscheinlichkeit und die aus den Funktionen abgeleitete Wahrscheinlichkeit wurden mithilfe von Kolmogorov-Smirnov- und Anderson-Darling-Tests verglichen.
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