ПРИМЕНЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ЗНАЧЕНИЙ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ ВЕЛИЧИН РАСПРЕДЕЛЕНИЙ С ГРАНИЧНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ НА ПРИМЕРЕ ПЛАНТАЦИЙ ЭВКАЛИПТА
"Ф.Н. Огана1, Д.С.А. Ошо1, Х.Х. Горгозо-Варела2"
"1Ибаданский университет, Нигерия, 200284, Ойо, Ибадан ogana_fry@yahoo.com 2Fоra Forest Technologies Co, Испания, 42004, Сория, ул. Калле Эдуардо Сааведра, 38 josejavier.gorgoso@usc.es"
Ключевые слова: обобщенное экстремальное значение, Гумбель, Кумарасвами, логистическое распределение, Бурр XII, Дагум, Джонсон С, generalized extreme value, Gumbel, Kumaraswamy, logit-logistic, Burr XII, Dagum, Johnson S
Страницы: 39-48
Аннотация
Поиск оптимальных значений для определения граничных параметров в моделях распределения часто бывает время- и трудоемким. Точность распределения зависит от заданных значений граничных параметров. В этом исследовании мы применили распределения экстремальных значений, полученные из обобщенного экстремального значения (ОЭЗ) при определении оптимальной константы для распределения с граничными параметрами. Для определения постоянных значений использовалось подсемейство ОЭЗ (тип 1) распределение Гумбеля, которое включало данные минимальных и максимальных диаметров и высот деревьев. Эффективность значений оценивалась пятью моделями распределений: логистической, Бурра XII, Дагума, Кумарасвами и Джонсона СВ. Функции распределения были подобраны по принципу максимального подобия по данным обмеров диаметров и высот деревьев, полученных на 90 пробных площадях, заложенных в насаждениях (плантациях) эвкалипта камальдульского Eucalyptus camaldulensis Dehn. Оценка моделей проводилась с использованием отрицательной логарифмической вероятности (-ΛΛ), критериев Колмогорова-Смирнова ( K-S ), Крамера фон Мизеса ( W 2), индекса ошибок Рейнольдса ( EI ) и средней квадратичной ошибки ( MSE ). Результат исследований показал, что производительность распределений была улучшена, особенно для распределения по высоте, по сравнению с другими постоянными значениями. Распределение Гумбеля может применяться всякий раз, когда устанавливается ограничение на параметры местоположения и масштаба моделей распределения.
DOI: 10.15372/SJFS20180405
|