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Composite Estimation of Stand Tables

dc.contributor.advisorSaborowski, Joachim Prof. Dr.de
dc.contributor.authorBierer, Danielde
dc.date.accessioned2008-09-22T15:12:14Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T11:01:41Zde
dc.date.available2013-01-30T23:50:11Zde
dc.date.issued2008-09-22de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B112-7de
dc.description.abstractEiner 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.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/de/de
dc.titleComposite Estimation of Stand Tablesde
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedZusammengesetzte Schätzung der Durchmesserverteilung von Beständende
dc.contributor.refereeSaborowski, Joachim Prof. Dr.de
dc.date.examination2008-03-06de
dc.subject.dnb500 Naturwissenschaftende
dc.description.abstractengOne of the most important parameters for characterizing a forest stand is its stand table. In this thesis, the problem of estimating stand tables in stands with only a few sample plots (i.e. in small areas) is considered. An alternative estimation strategy to the common design-unbiased approach is proposed and it will be shown that drastic savings in mean squared error can be achieved in small areas by relaxing the restriction of unbiasedness. In contrast to previous works on small area estimation of stand tables, a composite estimator is suggested that takes into account the mean squared errors instead of only the variances of its component estimators. As component estimators serve the common design-unbiased estimator and a synthetic estimator that links external data by kernel regression. The weighting scheme of the proposed composite estimator is based on a weight estimator for estimating Schaible s approximation to the optimal constant weighting scheme.de
dc.contributor.coRefereeKleinn, Christoph Prof. Dr.de
dc.contributor.thirdRefereeGertner, George Prof. Dr.de
dc.subject.topicForest Sciences and Forest Ecologyde
dc.subject.gerKleingebietsschätzungde
dc.subject.gersynthetische Schätzungde
dc.subject.gerzusammengesetzte Schätzungde
dc.subject.gerDurchmesserverteilungde
dc.subject.gerBestandde
dc.subject.engSmall area estimationde
dc.subject.engsynthetic estimationde
dc.subject.engcomposite estimationde
dc.subject.engstand tablede
dc.subject.bk48.99de
dc.subject.bk42.11de
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-1894-9de
dc.identifier.purlwebdoc-1894de
dc.affiliation.instituteFakultät für Forstwissenschaften und Waldökologiede
dc.subject.gokfullYVB 000: Holzmesskunde und Erfassung von Beständen {Forstwirtschaft}de
dc.identifier.ppn617896593de


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