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Analyse und praktische Umsetzung unterschiedlicher Methoden des Randomized Branch Sampling

dc.contributor.advisorSaborowski, Joachim Prof. Dr.de
dc.contributor.authorCancino Cancino, Jorge Orlandode
dc.date.accessioned2003-07-15T15:12:51Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T11:00:22Zde
dc.date.available2013-01-30T23:51:27Zde
dc.date.issued2003-07-15de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B15C-3de
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-2347
dc.description.abstractDas RBS (Randomized Branch Sampling) ist ein mehrstufiges Stichprobenverfahren, das die natürliche Verzweigung innerhalb eines Baumes benutzt, um schrittweise Stichproben zu nehmen, mit dem Ziel, eine oder mehrere Zielgrößen am Baum zu schätzen. Zur Zeit sind drei Varianten des RBS-Verfahrens vorhanden, welche die Auswahl mit ungleichen Wahrscheinlichkeiten und das Ziehen mit Zurücklegen allein oder in Kombination mit Ziehen ohne Zurücklegen (ZoZ) anwenden. In der gegenwärtigen Arbeit wird ein Vergleich zwischen dem klassischen RBS und dem ZoZ (auf der ersten Stufe) durchgeführt. Außerdem werden die Wirkungen der Wahl der Hilfsgröße und speziell des Löschens von Segmenten und der Stratifizierung der Baumkrone auf die Varianz des Schätzers analysiert. Dazu wurde ein Computerprogramm, das die Aufnahme von Stichproben sowohl mit dem klassischen als auch mit dem modifizierten RBS-Verfahren erlaubt, entwickelt. Möglicheiten zur Simulation von RBS-Stichproben, zur Analyse von unterschiedlichen Hilfsgrößen und des Einflusses des Löschens von Segmenten, sowie der Stratifizierung auf die Präzision des Schätzers sind auch darin eingerichtet. In der Analyse wurden Daten von vollständig gemessenen Bäumen von drei Spezies, nämlich Fichte (Picea abies (L.) Karst.), Vogelbeere (Sorbus aucuparia L.) und Kiefer (Pinus radiata D. Don) sowie Zeitaufwände aus einer im Feld durchgeführten Zeitstudie benutzt. Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass die Wahl der Hilfsgröße sowohl die Präzision des Schätzers als auch die Verteilung der Stichproben innerhalb der Baumkrone beeinflusst. Jede Hilfsgröße produziert eine Menge von Auswahlwahrscheinlichkeiten, die eine bestimmte Beziehung zur Zielgröße haben. Je mehr diese Beziehung zwischen der Zielgröße und den unbedingten Wahrscheinlichkeiten sich einer Gerade durch den Nullpunkt annähert desto präziser erwies sich die Schätzung der Zielgröße und desto besser ist die Verteilung der Stichproben entlang des Hauptstammes. Die kleinsten Varianzen wurden mit dem Durchmesser der Segmente hoch 2,0 (Fichten) bis 2,55 (Vogelbeere) als Hilfsgröße erreicht. Die Stratifizierung der Baumkrone zusammen mit dem Löschen von Segmenten führt zu deutlicher Verbesserung der Präzision der Schätzung in Abhängigkeit von Spezies, Baum, Zielgröße, Teilungsstelle und Anzahl von Straten am Baum. An den Bäumen geteilt in zwei Straten liegt die Verringerung des Variationskoeffizienten zwischen 10% (Vogelbeere) und 80% (alte Kiefer) gegenüber dem von unstratifizierten Bäumen. An den Bäumen geteilt in drei Straten erreicht die Verringerung des Variationskoeffizienten zwischen 50% (Vogelbeere) und 85% (alte Kiefer). Die Erlangung eines bestimmten Präzisionsniveaus durch das klassische RBS-Verfahren ist meistens zeitaufwändiger als mit ZoZ-ZmZ. Nur mit dem Sekundärstichprobenumfang m=1 ist ZoZ-ZmZ oft zeitaufwändiger als das klassische RBS-Verfahren. In diesen Fällen ist die Erlangung eines bestimmten Präzisionsniveaus durch das klassische RBS-Verfahren bis zu 5% billiger. Wenn beim ZoZ-ZmZ m>1 Sekundäreinheiten genommen werden, wird die Erlangung eines vergleichbaren Präzisionsniveaus durch das klassische RBS-Verfahren deutlich zeitaufwändiger als durch ZoZ-ZmZ. Im allgemeinen gilt: je größer m desto aufwändiger wird das klassische RBS-Verfahren im Vergleich zu ZoZ-ZmZ. Je kleiner das Verhältnis der Varianz zwischen den Primäreinheiten zu der gesamten Varianz der Zielgröße desto größer ist der Vorteil des ZoZ. Die große Verringerung des Standardfehlers, die der Stichprobenumfang m=2 im Vergleich zu m=1 verursacht, im Zusammenhang mit der wenig zeitaufwändigen Inklusion der zweiten Sekundäreinheit in die Stichprobe beim ZoZ-ZmZ, impliziert einen großen Zeitvorteil des ZoZ-ZmZ gegenüber dem klassischen RBS-Verfahren. Der hier betrachtete Vergleich wurde am unstratifizierten Baum ohne Hauptstamm realisiert. Da am stratifizierten Baum bezüglich Präzision ein größerer Vorteil des ZoZ-ZmZ im Vergleich zum klassischen RBS-Verfahren als am unstratifizierten Baum zu erwarten ist, sollte am stratifizierten Baum das klassische RBS-Verfahren noch zeitaufwändiger als ZoZ-ZmZ werden.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isogerde
dc.rights.urihttp://webdoc.sub.gwdg.de/diss/copyrdiss.htmde
dc.titleAnalyse und praktische Umsetzung unterschiedlicher Methoden des <i>Randomized Branch Sampling</i>de
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedAnalysis and practical application of different methods of the <i>Randomized Branch Sampling</i>de
dc.contributor.refereeSaborowski, Joachim Prof. Dr.de
dc.date.examination2003-06-26de
dc.subject.dnb500 Naturwissenschaften allgemeinde
dc.description.abstractengRandomized Branch Sampling (RBS) is a multistage sampling procedure, which uses the natural branching of a tree in order to take samples for estimating one or several characteristics of the tree. The three variants of the RBS method that exist at present use unequal probabilities of selection, and selection with replacement (wr) alone or in combination with selection without replacement (wor). In the present work a comparison of the conventional RBS and the variant with selection wor at the first stage is accomplished. In addition, the effects of the choice of the auxiliary variable, the deletion of segments, and the stratification of the tree crown on the variance of the estimate are analysed. A computer program, which allows for the selection of samples both by the conventional and by the modified RBS methods, was developed. Possibilities for the simulation of RBS samples, for the analysis of different auxiliary variables, and the influence of elimination of segments, as well as the stratification on the precision of the estimate are also implemented in the program. In the analysis, data of completely measured trees of three species were used, that is, norway spruce (Picea abies (L.) Karst.), european mountain-ash (Sorbus aucuparia L.) and monterey pine (Pinus radiata D. Don), as well as time estimations from a time study carried out in the field. The results show clearly that the choice of the auxiliary variable affects both the precision of the estimation and the distribution of the samples within the tree crown. Each auxiliary variable produces a set of selection probabilities, which has a certain relationship with the target variable. The more the relationship between the target variable and the selection probabilities approximates a straight line through the origin the more precise the estimate of the target variable and the better the distribution of the samples along the main stem is. The smallest variances were achieved with the diameter of the segments to the power of 2.0 (n orway spruce) up to 2.55 (european mountain-ash) as an auxiliary variable. The stratification of the tree crown as well as the elimination of segments leads to clear improvement of the precision of the estimate depending on species, tree, target variable, and definition and number of strata at the tree. At the trees divided into two strata the decrease of the coefficient of variation of the estimate lies between 10% (european mountain-ash) and 80% (old pine) compared with that from unstratified trees. At the trees divided into three strata, the decrease of the coefficient of variation reaches between 50% (european mountain-ash) and 85% (old pine). Obtaining a certain precision level with the conventional RBS method is mostly more time-consuming than with the variant with selection wor on the first stage. Only with the secondary sample size m=1 the variant with selection wor at the first stage is often more time-consuming than the conventional RBS. In these cases obtaining a certain precision level is up to 5% cheaper with the conventional RBS. When m>1 secondary units are taken with the wor sampling at the first stage, obtaining a certain precision level becomes clearly more time-consuming by the conventional RBS than by the variant with selection wor at the first stage. In general, the larger m the more expensive the conventional RBS becomes compared with the variant with selection wor at the first stage. For example, for the variant with selection wor at the first stage, the sample size m=2 causes a large decrease of the standard error compared with m=1. This, in connection with the short time-spent for an inclusion of the second secondary unit in the sample, implies a large time advantage of this variant compared with the conventional RBS. The smaller the ratio of the variance between the primary units to the entire variance of the estimate the larger is the advantage of the variant with selection wor at the first stage. The advantage mentioned above, observed in unstratified trees without main stem, should be greater in stratified trees where an even higher gain of precision of selection wor compared to the conventional RBS was observed.de
dc.contributor.coRefereeKleinn, Christoph Prof. Dr.de
dc.subject.topicForest Sciences and Forest Ecologyde
dc.subject.gerRBS-Verfahrende
dc.subject.gerZiehen ohne Zurücklegende
dc.subject.germehrstufiges Stichprobenverfahrende
dc.subject.gerAuswahl mit ungleichen Wahrscheinlichkeitende
dc.subject.gerBRANCHde
dc.subject.engRandomized Branch Samplingde
dc.subject.engsampling without replacementde
dc.subject.engprobability proportional to sizede
dc.subject.engunequal probabilities of selectionde
dc.subject.bk48.40de
dc.subject.bk42.11de
dc.subject.bk54.81de
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-403-4de
dc.identifier.purlwebdoc-403de
dc.affiliation.instituteFakultät für Forstwissenschaften und Waldökologiede
dc.subject.gokfullYVT 000: Forstvermessung und -kartierungde
dc.subject.gokfullLuftbildauswertungde
dc.identifier.ppn371348552de


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