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Integrating remotely sensed data into forest resource inventories / The impact of model and variable selection on estimates of precisionMundhenk, Philip Henrich 26 May 2014 (has links)
Die letzten zwanzig Jahre haben gezeigt, dass die Integration luftgestützter Lasertechnologien (Light Detection and Ranging; LiDAR) in die Erfassung von Waldressourcen
dazu beitragen kann, die Genauigkeit von Schätzungen zu erhöhen. Um diese zu ermöglichen, müssen Feldaten mit LiDAR-Daten kombiniert werden. Diverse Techniken
der Modellierung bieten die Möglichkeit, diese Verbindung statistisch zu beschreiben.
Während die Wahl der Methode in der Regel nur geringen Einfluss auf Punktschätzer
hat, liefert sie unterschiedliche Schätzungen der Genauigkeit.
In der vorliegenden Studie wurde der Einfluss verschiedener Modellierungstechniken und
Variablenauswahl auf die Genauigkeit von Schätzungen untersucht. Der Schwerpunkt
der Arbeit liegt hierbei auf LiDAR Anwendungen im Rahmen von Waldinventuren. Die
Methoden der Variablenauswahl, welche in dieser Studie berücksichtigt wurden, waren
das Akaike Informationskriterium (AIC), das korrigierte Akaike Informationskriterium
(AICc), und das bayesianische (oder Schwarz) Informationskriterium. Zudem wurden
Variablen anhand der Konditionsnummer und des Varianzinflationsfaktors ausgewählt.
Weitere Methoden, die in dieser Studie Berücksichtigung fanden, umfassen Ridge Regression, der least absolute shrinkage and selection operator (Lasso), und der Random
Forest Algorithmus. Die Methoden der schrittweisen Variablenauswahl wurden sowohl
im Rahmen der Modell-assistierten als auch der Modell-basierten Inferenz untersucht.
Die übrigen Methoden wurden nur im Rahmen der Modell-assistierten Inferenz untersucht.
In einer umfangreichen Simulationsstudie wurden die Einflüsse der Art der Modellierungsmethode und Art der Variablenauswahl auf die Genauigkeit der Schätzung von
Populationsparametern (oberirdische Biomasse in Megagramm pro Hektar) ermittelt.
Hierzu wurden fünf unterschiedliche Populationen genutzt. Drei künstliche Populationen
wurden simuliert, zwei weitere basierten auf in Kanada und Norwegen erhobenen Waldinveturdaten. Canonical vine copulas wurden genutzt um synthetische Populationen
aus diesen Waldinventurdaten zu generieren. Aus den Populationen wurden wiederholt
einfache Zufallsstichproben gezogen und für jede Stichprobe wurden der Mittelwert und
die Genauigkeit der Mittelwertschätzung geschäzt. Während für das Modell-basierte
Verfahren nur ein Varianzschätzer untersucht wurde, wurden für den Modell-assistierten
Ansatz drei unterschiedliche Schätzer untersucht.
Die Ergebnisse der Simulationsstudie zeigten, dass das einfache Anwenden von schrittweisen Methoden zur Variablenauswahl generell zur Überschätzung der Genauigkeiten
in LiDAR unterstützten Waldinventuren führt. Die verzerrte Schätzung der Genauigkeiten
war vor allem für kleine Stichproben (n = 40 und n = 50) von Bedeutung.
Für
Stichproben von größerem Umfang (n = 400), war die Überschätzung der Genauigkeit
vernachlässigbar. Gute Ergebnisse, im Hinblick auf Deckungsraten und empirischem
Standardfehler, zeigten Ridge Regression, Lasso und der Random Forest Algorithmus.
Aus den Ergebnissen dieser Studie kann abgeleitet werden, dass die zuletzt genannten
Methoden in zukünftige LiDAR unterstützten Waldinventuren Berücksichtigung finden
sollten.
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Kalibrační odhady ve výběrových šetřeních / Calibration Estimators in Survey SamplingKlička, Petr January 2018 (has links)
V této práci se zabýváme odhady populačního úhrnu s využitím pomoc- ných informací. V práci je popsán obecný regresní odhad a předpoklady, za kterých je splněna asymptotická normalita tohoto odhadu. Dále jsou zde po- psány kalibrační odhady a zmínka o jejich asymptotické ekvivalenci s obec- ným regresním odhadem. Odvozené závěry aplikujeme na data z RADIO- PROJEKTu a porovnáme je s výsledky získanými společnostmi, které tento projekt realizovali. Na závěr pomocí simulací porovnáme skutečné pravdě- podobnosti pokrytí interval· spolehlivosti pro populační úhrn spočítané na základě teorie uvedené v této práci a na základě metod společností realizu- jících RADIOPROJEKT. 1
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Calibration Adjustment for Nonresponse in Sample SurveysRota, Bernardo João January 2016 (has links)
In this thesis, we discuss calibration estimation in the presence of nonresponse with a focus on the linear calibration estimator and the propensity calibration estimator, along with the use of different levels of auxiliary information, that is, sample and population levels. This is a fourpapers- based thesis, two of which discuss estimation in two steps. The two-step-type estimator here suggested is an improved compromise of both the linear calibration and the propensity calibration estimators mentioned above. Assuming that the functional form of the response model is known, it is estimated in the first step using calibration approach. In the second step the linear calibration estimator is constructed replacing the design weights by products of these with the inverse of the estimated response probabilities in the first step. The first step of estimation uses sample level of auxiliary information and we demonstrate that this results in more efficient estimated response probabilities than using population-level as earlier suggested. The variance expression for the two-step estimator is derived and an estimator of this is suggested. Two other papers address the use of auxiliary variables in estimation. One of which introduces the use of principal components theory in the calibration for nonresponse adjustment and suggests a selection of components using a theory of canonical correlation. Principal components are used as a mean to accounting the problem of estimation in presence of large sets of candidate auxiliary variables. In addition to the use of auxiliary variables, the last paper also discusses the use of explicit models representing the true response behavior. Usually simple models such as logistic, probit, linear or log-linear are used for this purpose. However, given a possible complexity on the structure of the true response probability, it may raise a question whether these simple models are effective. We use an example of telephone-based survey data collection process and demonstrate that the logistic model is generally not appropriate.
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