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基于非线性混合效应模型的东北红松树高-胸径关系
1
作者 李欣宇 叶尔江·拜克吐尔汉 +3 位作者 王娟 张新娜 张春雨 赵秀海 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第3期38-48,共11页
【目的】构建红松非线性混合效应树高-胸径模型,并对比分析不同抽样方法和不同抽样数量对模型预测精度的影响,为研究红松的生长发育规律提供理论依据。【方法】基于吉林省蛟河地区与黑龙江省凉水地区两块样地合计4 441组红松数据,将数... 【目的】构建红松非线性混合效应树高-胸径模型,并对比分析不同抽样方法和不同抽样数量对模型预测精度的影响,为研究红松的生长发育规律提供理论依据。【方法】基于吉林省蛟河地区与黑龙江省凉水地区两块样地合计4 441组红松数据,将数据随机分为建模数据(80%)和检验数据(20%)。对常见的15个树高-胸径模型进行拟合,筛选效果最佳的模型作为基础模型,并将胸高断面积、优势木平均高和林分平均胸径加入基础模型,构建最优广义模型。同时,引入样方水平的随机效应,分别构建基础混合效应模型和广义混合效应模型,并评价两个固定效应模型与两个混合效应模型的拟合能力和预测精度。使用检验数据验证模型预测精度,采用固定效应模型的平均水平预测(FPA)、混合模型的总体平均响应预测(MPA)和主体响应预测(MPS)3种预测类型进行比较。此外,对混合模型在随机抽取、抽胸径最大、抽胸径最小和抽取平均木(胸径接近平均值的样本)4种抽样方案下的预测精度和样本数量关系进行分析。【结果】(1)Prodan模型为最优基础模型(R2、RMSE、MAE分别为0.841、3.335 m、2.492 m),加入林分平均胸径、优势木平均高和胸高断面积的广义模型预测精度更高(R2、RMSE、MAE分别为0.914、2.449 m、1.816 m)。引入样方随机效应后,模型的精度显著提升(基础混合效应模型R2、RMSE、MAE分别为0.961、1.652 m、1.231 m,广义混合效应模型R2、RMSE、MAE分别为0.958、1.719 m、1.288 m)。(2)通过检验数据验证模型精度,结果表明模型预测精度均表现为MPA>FPA>MPS,广义模型预测精度总体优于基础模型。(3)4种抽样方案中,抽取平均木的抽样方法表现最佳,当抽取8株时,预测能力最优;在实际应用中,考虑人工成本与经济成本,抽取5株平均木测量树高以估计随机参数的方法亦合理可行。【结论】将林分因子和样方效应引入基础模型能够显著提高红松树高-胸径模型的精度,采用抽取平均木的抽样方法预测精度更高。本研究探讨了非线性混合效应模型下红松树高与胸径的关系,为精准预测东北主要建群种红松树高值以及后续实地调查与经营管理提供理论基础与实践参考。 展开更多
关键词 红松 树高-胸径模型 广义模型 非线性混合效应模型 抽样设计
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基于非线性混合效应模型的云南松林树高曲线
2
作者 冯源 李贵祥 +5 位作者 和丽萍 毕波 覃阳平 王发平 胡滨显 尹久明 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第3期49-60,共12页
【目的】云南松林是云南省最重要的森林类型之一。构建云南松林树高曲线的非线性混合效应模型,对促进滇中地区乃至云南省云南松林科学经营及森林质量精准提升具有重要意义。【方法】基于云南省楚雄市旧关林场9块典型云南松林样地调查数... 【目的】云南松林是云南省最重要的森林类型之一。构建云南松林树高曲线的非线性混合效应模型,对促进滇中地区乃至云南省云南松林科学经营及森林质量精准提升具有重要意义。【方法】基于云南省楚雄市旧关林场9块典型云南松林样地调查数据,选取12个基础模型拟合树高-胸径关系,筛选出最优模型作为基础模型。将树种组作为哑变量纳入模型,同时考虑林分变量的影响,并将样地作为随机效应,构建云南松林树高-胸径非线性混合效应模型。采用留一交叉验证对模型拟合效果进行检验。【结果】12个基础模型中,Schumacher模型表现最佳,被选为基础模型。在林分变量中,优势木平均高(Hd)和大于对象木断面积(BAL)与树高相关性显著,且具有生物学意义,因此被用于建立树高-胸径广义非线性模型。Hd与树高呈显著正相关,而BAL与树高呈负相关。最终建立的非线性混合效应模型能解释树高74%的变异,均方根误差为1.57 m。交叉验证结果表明,模型不存在过拟合现象,且残差无明显异方差。【结论】与传统基础模型相比,加入Hd和BAL的云南松林树高-胸径非线性混合效应模型能更准确地描述云南松林树高与胸径的关系。在森林经营实践中,可通过适地适树、调整林分密度和优化林分结构等措施降低林木个体竞争,从而促进林木树高生长。本研究为滇中地区云南松林树高曲线模拟研究提供方法借鉴及技术支持,对森林资源管理和生态保护具有重要的科学和实践价值。 展开更多
关键词 云南松 树高曲线 非线性混合效应模型 立地质量 林木竞争
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置信区间宽度等高线图在线性混合效应模型样本量规划中的应用 被引量：4
3
作者 刘玥 徐雷 +3 位作者 刘红云 韩雨婷 游晓锋 万志林 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第1期124-138,I0001-I0042,共57页
线性混合效应模型在分析具有嵌套结构的心理学实验数据时具有明显优势。本文提出了置信区间宽度等高线图用于该模型的样本量规划。通过等高线图,确定同时符合检验力、效应量准确性以及置信区间宽度要求的被试量和试次数。结合关注被试... 线性混合效应模型在分析具有嵌套结构的心理学实验数据时具有明显优势。本文提出了置信区间宽度等高线图用于该模型的样本量规划。通过等高线图,确定同时符合检验力、效应量准确性以及置信区间宽度要求的被试量和试次数。结合关注被试内实验效应和被试变量调节效应的两类典型模型,通过两个模拟研究,采用基于蒙特卡洛模拟方法,探索效应量、随机效应大小和被试变量类型对置信区间宽度等高线图及样本量规划结果的影响。 展开更多
关键词 线性混合效应模型 多水平模型 检验力分析 效应量 置信区间宽度
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基于在线更新的线性混合效应模型的参数估计
4
作者 盖玉洁 谢雨娇 王晓迪 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2024年第3期420-432,共13页
本文考虑在线更新数据集下线性混合效应模型的参数估计问题,提出了对应的在线更新估计方法,并证明了所得估计量的相合性.通过数值模拟发现,在不同的参数设置下,该方法的表现良好.将该方法与全局估计进行对比发现,虽然该方法在估计误差... 本文考虑在线更新数据集下线性混合效应模型的参数估计问题,提出了对应的在线更新估计方法,并证明了所得估计量的相合性.通过数值模拟发现,在不同的参数设置下,该方法的表现良好.将该方法与全局估计进行对比发现,虽然该方法在估计误差方面的表现不如全局估计,但是该方法能适用于在线更新数据集的情形,且大大降低了估计量的估计时间,以及估计时对计算机存储性能与计算性能的要求. 展开更多
关键词 在线更新数据集 线性混合效应模型 参数估计
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高维混合效应模型的变分贝叶斯分位回归
5
作者 张娟娟 王维贤 田茂再 《统计与决策》 北大核心 2025年第10期36-42,共7页
文章对高维混合效应模型中的分位回归进行了研究,重点探讨变量选择、误差分布建模及高效推断方法。首先,将误差项建模为广义非对称拉普拉斯(GAL)分布,以改善模型在极端分位数下的表现;其次,针对固定效应和混合效应,均采用horseshoe+先... 文章对高维混合效应模型中的分位回归进行了研究,重点探讨变量选择、误差分布建模及高效推断方法。首先,将误差项建模为广义非对称拉普拉斯(GAL)分布,以改善模型在极端分位数下的表现;其次,针对固定效应和混合效应,均采用horseshoe+先验进行贝叶斯变量选择,以提高模型的稀疏性处理能力;最后,采用变分贝叶斯(VB)方法逼近参数的条件后验分布,从而提升计算效率。模拟结果表明,相较于传统的非对称拉普拉斯(AL)分布,GAL分布在极端分位数情况下能表现出更优的拟合效果。同时,尽管VB方法在精度上略低于Gibbs抽样,但其计算效率显著提高,使其更适用于高维纵向数据的贝叶斯分析。 展开更多
关键词 高维混合效应模型 广义非对称拉普拉斯分布 horseshoe+先验 变分贝叶斯
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含竞争指标的广义可加混合效应树高-胸径模型 被引量：1
6
作者 黄宏超 庞丽峰 +2 位作者 符利勇 卢军 雷渊才 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期70-78,共9页
广义可加混合效应模型(GAMM)兼具参数模型与非参数模型的优点,同时适于处理多层次分组数据。通过运用广义可加混合效应模型模拟胸径及树高之间关系,加入竞争因子作为辅助变量,并与传统非线性混合效应模型进行比较,能够为建立树高曲线及... 广义可加混合效应模型(GAMM)兼具参数模型与非参数模型的优点,同时适于处理多层次分组数据。通过运用广义可加混合效应模型模拟胸径及树高之间关系,加入竞争因子作为辅助变量,并与传统非线性混合效应模型进行比较,能够为建立树高曲线及提高模型精度提供新方法。根据吉林省汪清林业局金沟岭林场2块100 m×100 m次生混交林样地中的实测单木数据,按照7∶3比例随机划分建模与验证数据。随机效应设定为林木分级,辅助变量选择大于对象木胸高断面积之和(B_(AL))或简单竞争指数(Hegyi指数,H_(EG)),根据随机效应的设定位置共构建15个广义可加混合效应模型,对照模型以Logistic及Richard方程为基础模型,共构建6个非线性混合效应树高-胸径模型。结果表明:所有广义可加混合效应模型均能较好地描述自变量与树高之间的关系,决定系数(R^(2))为0.8897~0.8998,相对均方根误差(R_(RMSE))为17.87%~18.74%,平均绝对误差(M_(AE))为1.7881~1.8745 m,赤池信息量(A_(IC))为4120.42~4162.23,均优于相同自变量下的非线性混合模型,R^(2)平均提高0.005,相对均方根误差、平均绝对误差、赤池信息量分别平均降低0.46%、0.0587 m、41.49。对于验证数据的预测可以看出,模型5具有最小的预测相对均方根误差,为20.28%,同时具有最小的预测平均绝对误差,为2.1038 m。但部分广义可加混合效应模型的预测表现略差于非线性混合模型。综合考虑参数与非参数估计显著性、模型估计精度及预测能力,所有模型中的最优模型为模型5,即以B_(AL)为辅助变量,考虑唯一全局平滑函数并以具有相同扭曲程度的分组水平平滑函数为基础添加随机效应。竞争因子选择B AL作为辅助变量能够提升树高模型的精度,而选择Hegyi指数为辅助变量的促进效果不明显。研究建立的广义可加混合效应树高胸径模型相较于传统非线性混合效应模型具有更高的估计精度及预测效果,B AL适宜作为树高模型的辅助变量来反映林木竞争状况的影响。 展开更多
关键词 广义可加混合效应模型 竞争因子 树高曲线 非线性混合效应模型
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基于正交投影的线性混合效应模型的弹性网变量选择 被引量：1
7
作者 邹璟婧 杨宜平 赵培信 《应用数学》 北大核心 2024年第2期547-553,共7页
本文考虑线性混合效应模型的变量选择问题.通过结合QR分解和弹性网惩罚方法,提出了一种线性混合效应模型中固定效应的变量选择方法.先通过QR分解技术消除随机效应对模型的影响,再利用弹性网构造固定效应的惩罚最小二乘目标函数,从而同... 本文考虑线性混合效应模型的变量选择问题.通过结合QR分解和弹性网惩罚方法,提出了一种线性混合效应模型中固定效应的变量选择方法.先通过QR分解技术消除随机效应对模型的影响,再利用弹性网构造固定效应的惩罚最小二乘目标函数,从而同时进行回归系数的估计和变量选择,证明了所得估计的组效应性质.所提出的变量选择过程不仅可以将固定效应和随机效应分离,使得两者之间互不影响,而且拥有弹性网方法的组效应性质.模拟研究了所提出方法的有限样本性质. 展开更多
关键词 线性混合效应模型 QR分解 弹性网 变量选择
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基于SAS NLMIXED的广义线性混合效应模型在发病率数据Meta分析中的应用 被引量：5
8
作者 郑建清 黄碧芬 +1 位作者 吴敏 肖丽华 《中国循证儿科杂志》 CSCD 北大核心 2019年第2期129-133,共5页
目的:介绍利用SAS软件中的PROC NLMIXED过程步实现发病率数据的META分析方法。方法:基于广义线性混合效应模型(GLMM)的二项式-正态模型(BN)和泊松-正态模型(PNM)等,可方便地实现发病率数据的随机效应Meta分析,尤其当Meta分析纳入含0事... 目的:介绍利用SAS软件中的PROC NLMIXED过程步实现发病率数据的META分析方法。方法:基于广义线性混合效应模型(GLMM)的二项式-正态模型(BN)和泊松-正态模型(PNM)等,可方便地实现发病率数据的随机效应Meta分析,尤其当Meta分析纳入含0事件研究时。以Schutz等发表的血管内皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂治疗的癌症患者发生致命不良事件风险的系统评价作为实例数据,利用SAS软件实现发病率数据的META分析,并提供编程代码。结果:对于含0事件研究,使用PNM模型进行Meta分析,无需进行连续校正法。删除0事件研究对于PNM模型影响较大。与标准正态模型相比,PNM和BNM模型给出的效应值更高,而P值则更小,具有更好的灵敏性。结论:基于广义线性混合效应模型,利用SAS的PROCNLMIXED实现发病率数据Meta分析是优选的方法。 展开更多
关键词 发病率数据 广义线性混合效应模型 正态-正态模型 二项式-正态模型 泊松-正态模型
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广义线性混合效应模型在分类重复测量资料中的应用 被引量：7
9
作者 罗天娥 刘桂芬 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2007年第5期486-487,492,共3页
目的探讨分类重复测量资料广义线性混合效应模型(GLMMs)建模及SAS8.0的GLIMMIX宏实现。方法利用GLIMMIX宏ERROR和LINK语句来指示反应变量的分布及连接函数,通过REPEATED和RANDOM语句的TYPE选项选择合适的方差-协方差结构矩阵来模拟数据... 目的探讨分类重复测量资料广义线性混合效应模型(GLMMs)建模及SAS8.0的GLIMMIX宏实现。方法利用GLIMMIX宏ERROR和LINK语句来指示反应变量的分布及连接函数,通过REPEATED和RANDOM语句的TYPE选项选择合适的方差-协方差结构矩阵来模拟数据的相关性,采用基于线性的伪似然函数进行模型参数估计。结果GLMMs是在广义线性固定效应模型的基础上引入随机效应,反应变量可以是指数家族中任意分布(连续分布包括正态分布,beta分布,卡方分布等;离散分布包括二项分布,泊松分布,负二项分布等),可以通过连接函数将观测的均数向量与模型参数联系起来,根据重复测量资料的特点选择合适的方差-协方差结构矩阵。结论GLMMs应用范围广,建模灵活,可以为相关或非常量方差数据建模,能提供客观正确的统计结论。 展开更多
关键词 广义线性混合效应模型 分类重复测量资料 GLI MMIX宏
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非线性混合效应模型和广义线性模型拟合随机效应logistic回归的应用比较 被引量：15
10
作者 杨志雄 袁岱菁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2011年第3期321-323,共3页
在临床药物试验中药物疗效的评价经常遇到二分类资料,即反应变量有两个水平如有效、无效;成功、失败等。二分类变量服从二项分布,可采用logistic回归模型。运用logistic回归模型对分类资料进行分析,能给实际研究带来很多便利。与多元线... 在临床药物试验中药物疗效的评价经常遇到二分类资料,即反应变量有两个水平如有效、无效;成功、失败等。二分类变量服从二项分布,可采用logistic回归模型。运用logistic回归模型对分类资料进行分析,能给实际研究带来很多便利。与多元线性回归相比,logistic回归具有许多独特的优点,如对正态性和方差齐性不做要求,系数的可解释性等。 展开更多
关键词 LOGISTIC回归模型 非线性混合效应模型 随机效应 模型拟合 应用 广义 临床药物试验 分类变量
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基于广义线性混合效应模型的蒙古栎林单木枯损建模及影响因子分析 被引量：12
11
作者 李春明 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2020年第6期105-113,共9页
[目的]通过基于广义线性混合效应模型的方法,建立枯损模型,提高枯损模拟和预测精度。[方法]以1995年在吉林省布设的295块蒙古栎永久样地作为研究对象,基于logistic回归及广义线性混合效应模型方法,考虑单木、林分、气象及立地等因子对... [目的]通过基于广义线性混合效应模型的方法,建立枯损模型,提高枯损模拟和预测精度。[方法]以1995年在吉林省布设的295块蒙古栎永久样地作为研究对象,基于logistic回归及广义线性混合效应模型方法,考虑单木、林分、气象及立地等因子对枯损的影响,构建单木水平枯损模型。并与传统广义线性模型方法进行比较,采用验证数据进行精度验证。[结果]表明:与固定效应模型相比,考虑样地水平随机效应后,模型的模拟精度获得极大的提高,并且达到极显著程度;在截距和胸径变量上考虑随机效应的模型模拟精度最高;对单木枯损有重要影响的因子中,林分公顷断面积、林分平均年龄及年平均夏季(5—9月)降水量(MSP)与单木枯损概率呈负相关,大于对象木断面积、林分公顷株数、气象因子中的年平均温度(MAT)及上一年8月至当年7月的降雪量(PAS)与单木枯损概率呈正相关,初始单木胸径对枯损的影响比较复杂,要和其他因子结合起来分析。[结论]甄别影响单木枯损的不同来源及重要影响因素,有助于进一步制定科学的森林经营措施。 展开更多
关键词 广义线性混合效应模型 单木 枯损 蒙古栎 LOGISTIC模型
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广义非线性混合效应模型的变离差检验 被引量：3
12
作者 韦博成 林金官 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期528-535,共8页
应用混合效应方法研究了广义族非线性模型的变离差检验问题 .对离散和连续两类指数族分布 ,提出了若干有效的检验统计量 .所有统计量都可用简单、便于计算的矩阵公式来表示 。
关键词 混合效应 变离差检验 广义非线性模型 随机效应 方差分量 SCORE检验 回归模型
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半参数广义线性混合效应模型的贝叶斯分析 被引量：1
13
作者 付英姿 陈异 戴琳 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第8期19-23,共5页
纵向数据广泛存在于生物医学、遗传学、经济学以及社会管理等多个研究领域,线性混合效应模型是分析上述数据的有效工具。文章提出了一类含有不可忽略缺失数据的半参数广义线性混合效应模型,考虑了该模型的贝叶斯分析及模型选择问题,通过... 纵向数据广泛存在于生物医学、遗传学、经济学以及社会管理等多个研究领域,线性混合效应模型是分析上述数据的有效工具。文章提出了一类含有不可忽略缺失数据的半参数广义线性混合效应模型,考虑了该模型的贝叶斯分析及模型选择问题,通过一AIDS研究的实际数据说明方法的应用。 展开更多
关键词 贝叶斯分析 半参数广义线性混合效应模型 缺失数据 惩罚样条 均匀压缩先验 模型比较
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半参数广义线性混合效应模型的估计及其渐近性质 被引量：3
14
作者 张浩 朱仲义 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2009年第2期171-184,共14页
半参数广义线性混合效应模型在心理学、生物育种、医学等领域有广泛的应用.Zhang(1998)用最大惩罚似然函数的方法(MPLE)对模型的参数和非参数部分进行了估计,然而Zhang(1998)MPLE方法只适用于正态数据模型.对于泊松等常用的模型,通常的... 半参数广义线性混合效应模型在心理学、生物育种、医学等领域有广泛的应用.Zhang(1998)用最大惩罚似然函数的方法(MPLE)对模型的参数和非参数部分进行了估计,然而Zhang(1998)MPLE方法只适用于正态数据模型.对于泊松等常用的模型,通常的方法是将随机效应看作缺失数据,再引入EM算法.本文基于McCulloch(1997)提出的MCNR算法,将此算法推广到半参数广义线性混合效应模型中并得到相应的估计算法.对于非参数部分,本文采用P样条拟合并利用GCV方法选取光滑参数,同时证明了所得估计的相合性和渐近正态性.最后,通过模拟和实例与其它算法作比较验证本文估计方法的有效性. 展开更多
关键词 半参数模型 MCNR算法 混合效应 广义线性模型 渐近性质
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基于线性混合效应模型双惩罚变量选择研究老年人抑郁影响因素
15
作者 罗川钦 杨宜平 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2024年第5期725-729,共5页
目的应用线性混合效应模型双惩罚变量选择对老年人抑郁量表得分(GDS)进行分析,旨在研究老年人抑郁的主要影响因素。方法数据来源于美国国家阿尔茨海默协作中心,筛选2018—2023年期间连续随访5次以上的165人的830次随访结果。首先构建线... 目的应用线性混合效应模型双惩罚变量选择对老年人抑郁量表得分(GDS)进行分析,旨在研究老年人抑郁的主要影响因素。方法数据来源于美国国家阿尔茨海默协作中心,筛选2018—2023年期间连续随访5次以上的165人的830次随访结果。首先构建线性混合效应模型,然后采用双惩罚变量选择方法同时对固定效应和随机效应进行变量选择,利用坐标下降算法寻找最小的BIC、AIC、EBIC、BICC值,从而找到惩罚参数的最佳组合。结果惩罚参数的最佳组合为λ_(1n)=0.07,λ_(2n)=0.03。模型选择出固定效应:自理能力、静息心率、记忆力损伤,估计值分别为0.0574、0.0121、1.6232;性别、生活状况、烟龄、嗜酒等具有随机效应。结论研究结果表明受试者自理能力、静息心率、记忆力损伤与老年抑郁呈正相关,其中记忆力损伤对老年抑郁的影响最大。此外,老年抑郁影响因素存在个体差异性,个体差异性最大的因素是身高和视力损伤。最后针对变量选择结果本文给出了应对和预防老年抑郁的相关建议。 展开更多
关键词 线性混合效应模型 双惩罚 纵向数据 老年抑郁
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基于混合效应模型的相容性削度-材积方程研究 被引量：1
16
作者 李春明 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期210-216,共7页
为构建一个能够准确估计树干从地面到任意部位高度的直径和材积的相容性削度-材积方程,以吉林省汪清林业局金沟岭林场的冷杉解析木数据为例,选择基于材积比方程和基于积分方法这2种方法来构建相容性削度-材积方程系统。在模拟时,采用3... 为构建一个能够准确估计树干从地面到任意部位高度的直径和材积的相容性削度-材积方程,以吉林省汪清林业局金沟岭林场的冷杉解析木数据为例,选择基于材积比方程和基于积分方法这2种方法来构建相容性削度-材积方程系统。在模拟时,采用3种参数估计方法来估计2个系统中的削度方程、全树干材积和商品材材积方程的参数,并考虑样木间的随机效应。选择均方根误差和平均绝对残差等指标,对精度进行比较。最后发展出一个能够准确预测树干任意高度的直径、全树干材积和商品材材积的相容性削度-材积方程系统。结果表明,在2个相容性削度-材积系统中,采用削度方程参数估计方法提供了商品材材积和全树干材积的最差预测,似乎不相关参数方法在材积比方程方法构建的相容性削度-材积方程系统中的精度最高,商品材材积参数方法在积分方法构建的相容性削度-材积方程系统中的精度最高。2个相容性削度-材积系统中无论采用商品材材积参数估计方法还是削度方程参数估计方法,在考虑单木的随机效应后,模型的模拟和验证效果都得到很大的提高。基于积分方法的相容性削度-材积方程系统的模拟和验证精度要高于基于材积比方程方法的相容性削度-材积方程系统的模拟和验证精度。总体来说,相容性削度-材积方程系统可以保证削度方程、商品材材积方程和全树干材积方程在形式和算法上相容。 展开更多
关键词 削度方程 相容性削度-材积方程 非线性似乎不相关回归 混合效应模型 商品材材积
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红松树高-胸径的非线性混合效应模型研究 被引量：36
17
作者 臧颢 雷相东 +2 位作者 张会儒 李春明 卢军 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期8-16,共9页
以吉林省汪清林业局的蒙古栎阔叶混交林和云冷杉阔叶混交林24块固定样地中的2 598株红松为研究对象,利用Chapman-Richards方程建立了不含随机效应与含随机效应的单木树高-胸径简单模型和广义模型。模型拟合和检验的评价指标主要包括调... 以吉林省汪清林业局的蒙古栎阔叶混交林和云冷杉阔叶混交林24块固定样地中的2 598株红松为研究对象,利用Chapman-Richards方程建立了不含随机效应与含随机效应的单木树高-胸径简单模型和广义模型。模型拟合和检验的评价指标主要包括调整决定系数(R_a^2)、平均相对误差绝对值(RMA)和均方根误差(RMSE)。对于混合效应模型,设计了随机抽取、抽胸径最大的树、抽胸径最小的树和抽平均木4种抽样方案计算随机参数,通过对比4种抽样设计下模型的误差统计量,分析了不同抽样设计下样本数量和预测精度的关系。结果表明:基于混合效应模型的红松单木树高-胸径模型拟合效果(简单模型的R_a^2在0.753~0.886之间,RMA在11.3%~15.1%之间,RMSE在1.38~2.01 m之间;广义模型的R_a^2在0.754~0.886之间,RMA在11.1%~15.0%之间,RMSE在1.38~2.01 m之间)优于不含随机参数的红松单木树高-胸径模型(简单模型的R_a^2在0.502~0.868之间,RMA在12.2%~17.8%之间,RMSE在1.42~2.65 m之间;广义模型的R_a^2在0.711~0.877之间,RMA在11.6%~17.2%之间,RMSE在1.41~2.10 m之间);包含随机效应的简单模型和广义模型拟合效果没有明显的差异,表明基于混合效应模型的单木树高-胸径简单模型可以很好地描述树高-胸径关系在不同森林类型、不同样地间的差异,因此不需要在树高-胸径模型中增加其他自变量;抽取平均木的抽样设计优于其他3种抽样设计,且抽取4株平均木时,预测精度提升最为明显,综合预测精度和调查成本的考虑,在实践中应用包含随机效应的红松树高-胸径模型时,推荐在样地中抽取4株平均木测量其树高来估计随机参数。 展开更多
关键词 红松 树高-胸径模型 非线性混合效应模型 抽样方案
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利用2种非线性混合效应模型(2水平)对杉木林胸径生长量的分析 被引量：22
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作者 符利勇 李永慈 +1 位作者 李春明 唐守正 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期36-43,共8页
选择2种2水平非线性混合模型对杉木林胸径生长量进行分析,其中模型1为一般的2水平非线性混合模型,模型2在模型1的基础上进一步考虑固定效应参数随某一特定因子水平变化而变化。本文通过对这2种模型的分析,首先确定构建2水平非线性混合... 选择2种2水平非线性混合模型对杉木林胸径生长量进行分析,其中模型1为一般的2水平非线性混合模型,模型2在模型1的基础上进一步考虑固定效应参数随某一特定因子水平变化而变化。本文通过对这2种模型的分析,首先确定构建2水平非线性混合模型的基础模型,然后对模型1衍生出的665种模型及模型2衍生出的2703种模型进行计算和比较:对于模型1,有57种模型计算收敛,当形参b0同时考虑区组和样地效应、而b4和b5只考虑区组效应时,模型拟合效果最好,因此把该模型作为模型1的最佳拟合模型;对于模型2,有24种模型计算收敛,当形参b5同时考虑区组和样地效应、b1只考虑区组效应并且固定效应b0的取值与各区组水平有关时,模型拟合效果最好,因此把该模型作为模型2的最佳拟合模型。最后对传统的非线性回归模型、模型1及模型2进行比较:模型1和模型2的拟合效果都比传统的非线性回归模型好,且模型2的拟合效果最好。 展开更多
关键词 非线性混合效应模型 2水平非线性混合效应模型 杉木胸高断面积 最佳拟合模型
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广义线性混合模型框架下的信度模型分析 被引量：8
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作者 谢远涛 王稳 +1 位作者 谭英平 杨娟 《统计与信息论坛》 CSSCI 2012年第10期3-8,共6页
尝试在广义线性混合模型的框架下构建信度模型。在广义线性混合模型框架中,假定被解释变量服从指数簇分布,假定自然参数先验分布为相应的自然共轭先验分布簇,按照Bayes理论,通过特殊构造,给出推论:对随机效应的估计满足经典信度公式。... 尝试在广义线性混合模型的框架下构建信度模型。在广义线性混合模型框架中,假定被解释变量服从指数簇分布,假定自然参数先验分布为相应的自然共轭先验分布簇,按照Bayes理论,通过特殊构造,给出推论:对随机效应的估计满足经典信度公式。参数估计部分,利用自然共轭先验分布簇参数子列上下极限的性质找出先验分布参数的含义和关系,使用伪似然方法给出信度估计公式。并以特例形式讨论Tweedie模型,对模型进行变形,得到特例的Bühlmann-Straub信度和经典的Bühlmann信度。该模型同时考虑先验信息与后验信息,对整合分类费率与个体经验费率提供一定参考。 展开更多
关键词 广义线性混合模型 广义线性模型 随机效应 信度模型 Bühlmann信度 B-S信度
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基于混合效应的杉木人工林冠幅模型 被引量：4
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作者 钟思琪 宁金魁 +3 位作者 黄锦程 陈鼎泸 欧阳勋志 臧颢 《森林与环境学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期127-135,共9页
构建杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林单木冠幅模型,可以提高杉木冠幅的预测精度,并为杉木人工林的科学经营提供参考依据。以杉木为研究对象,基于江西省崇义县杉木人工林57个样地的7198株单木数据,对基础模型进行扩展,并构建含林分... 构建杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林单木冠幅模型,可以提高杉木冠幅的预测精度,并为杉木人工林的科学经营提供参考依据。以杉木为研究对象,基于江西省崇义县杉木人工林57个样地的7198株单木数据,对基础模型进行扩展,并构建含林分因子和单木因子的冠幅非线性混合效应模型;采用十折交叉验证方法,以调整后的决定系数(R_(adj)^(2))、均方根误差(E_(RMS))和平均绝对误差(E_(MA))模型评价指标对各模型的预测效果进行评价。结果表明:(1)备选模型中,Logistic模型的预测效果最佳。(2)除胸径以外,有6个指标对冠幅有显著影响(P<0.05)。6个指标分别是地位指数、林龄、基尼系数(Gini系数)、林分密度指数、枝下高和大于对象木的断面积之和。添加协变量构建的广义模型较基础模型更优,R_(adj)^(2)增加了28.53%,E_(RMS)和E_(MA)分别下降了17.80%和15.72%。(3)考虑样地水平随机效应的混合效应模型优于广义模型,R_(adj)^(2)增加了27.86%,E_(RMS)和E_(MA)分别降低了35.73%和51.87%。协变量和随机效应的加入能有效提高冠幅模型的预测精度,且反映林木大小多样性的Gini系数在冠幅模拟中表现较好,值得进一步探讨该类指标在其他类型人工林模拟中的应用。 展开更多
关键词 杉木 冠幅模型 非线性混合效应模型 基尼系数 林木大小多样性
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