Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.239.56.184
    [SESS_TIME] => 1621289579
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => ecef8ff598d5a8e8478b371d1416bcbf
    [SALE_USER_ID] => 0
    [UNIQUE_KEY] => fc97c2987421ba05a2ddc876928e168f
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Сибирский лесной журнал

2021 год, номер 1

РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ СМЕШАННЫХ ЭФФЕКТОВ В ЛЕСОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

А.В. Лебедев, В.В. Кузьмичев
Российский государственный аграрный университет - Московская сельскохозяйственная академия им. К. А. Тимирязева, Москва, Россия
avl1993@mail.ru
Ключевые слова: фиксированный эффект, случайный эффект, древостой, лесное хозяйство
Страницы: 13-20

Аннотация

Перспективными методами поиска закономерностей в экспериментальных данных, которые к настоящему времени не нашли широкого применения в лесной науке России, являются регрессионные модели смешанных эффектов. К ним за последние два десятилетия в мировом научном сообществе значительно возрос интерес. Модели смешанных эффектов представляют собой расширения регрессионных моделей для данных, которые собираются по отдельным группам. В качестве отдельных групп, оказывающих влияние на результативный признак, в лесном хозяйстве могут, например, рассматриваться отдельные древостои, пробные площади, географические регионы и др. По сравнению с классическими моделями фиксированных эффектов добавление случайной компоненты позволяет избегать нарушения предположения о независимости при повторных измерениях, поэтому оценки параметров являются более надежными. Модели смешанных эффектов применяются для решения широкого спектра задач в лесном хозяйстве - от описания парных связей между отдельными таксационными показателями до отражения динамики древостоев. Более точные прогнозы таксационных показателей по сравнению с традиционными моделями, в которые включены только фиксированные эффекты, позволят повысить производительность труда и экономическую эффективность лесного хозяйства. Большой положительный опыт использования моделей смешанных эффектов за рубежом не должен оставаться незамеченным в отечественной лесной науке. Их активное применение позволяет вскрывать закономерности в экспериментальных данных, тем самым давая новый вектор в развитии лесоведения, лесоводства, лесной таксации и других лесохозяйственных научных дисциплин.

DOI: 10.15372/SJFS20210102
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину