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Einer der wichtigsten Parameter zur Charakterisierung eines Waldbestandes ist dessen Durchmesserverteilung. In der vorliegenden Dissertation wird das Problem der Schätzung der Durchmesserverteilung aus nur wenigen Stichproben (d.h. in Kleingebieten) betrachtet. Es wird eine alternative Schätzstrategie zum üblichen design-unverzerrten Ansatz vorgeschlagen und es wird gezeigt, dass der mittlere quadratische Fehler in Kleingebieten drastisch reduziert werden kann, wenn man die Einschränkung auf Unverzerrtheit lockert. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten zur Kleingebietsschätzung der Durchmesserverteilung von Waldbeständen wird ein zusammengesetzter Schätzer vorgeschlagen, welcher die mittleren quadratischen Fehler und nicht nur die Varianzen der Komponentenschätzer berücksichtigt. Als Komponentenschätzer dienen dabei der übliche design-unverzerrte Schätzer und ein synthetischer Schätzer, welcher externe Daten über Kern-Regression einbindet. Das Gewichtungsschema des vorgeschlagenen zusammengesetzten Schätzers basiert dabei auf einem Gewichtsschätzer zur Schätzung von Schaible s Approximation des optimalen konstanten Gewichtungsschemas.
