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提出一种新的不跨越边界的基于Horvitz-Thompson估计量的分层自适应群团抽样方法,给出其估计量公式,并证明其无偏性。将9种抽样方法(简单随机抽样、分层简单随机抽样、基于修正Hansen-Hurwitz估计量的ACS、基于修正Horvitz-Thompson估计量的ACS、跨越边界基于Hansen-Hurwitz估计量的ACSI、跨越边界基于Hansen-Hurwitz估计量的ACSII、不跨越边界基于修正Hansen-Hurwitz估计量的ACS、跨越边界基于修正Horvitz-Thompson估计量的ACS、不跨越边界基于修正Horvitz-Thompson估计量的ACS)应用于中国乌兰布和沙漠边缘植被花棒密度调查,并对比9种抽样方法精度。结果表明:不跨越边界的基于Horvitz-Thompson估计量的分层自适应群团抽样的效果最佳;分层的抽样方法比不分层的抽样方法效率要高。 相似文献
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两阶段自适应群团抽样(two-stage ACS)是一种新兴自适应群团抽样(ACS)设计,它能在一定程度上解决自适应群团抽样最终样本量不确定的缺陷.概述两阶段自适应群团抽样方法的技术思路和原理.以实地调查的花棒数据为研究对象,进行4种两阶段自适应群团抽样方法的比较和分析,指出不跨越边界的基于Horvitz-Thompson估计量的两阶段自适应群团抽样的效果最佳. 相似文献
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人工纯林立地质量评价通常采用立地指数法,即利用林分平均优势木高和树龄的关系来评价立地质量。本文以湖南青羊湖、高泽源、江华等45个国有林场的518个杉木纯林标准地为研究对象,利用其中388个标准地数据,对林分平均优势木高与树龄的关系进行理查德、单分子式和舒马切尔3种常用的非线性基础模型方程模拟。通过对比分析,选出最优为理查德方程(参数a、b、c分别为23.670 23、0.058 56、1.596 79),其决定系数为0.794 89。以最优模型为基础,考虑到不同海拔对优势木高生长过程的影响,将海拔划分等级变量F(以100 m为一个等级,共分为12个等级),纳入含海拔哑变量(F)的优势木高-树龄生长曲线,并以绝对残差均值ARM、决定系数DC、模型精度3个模型精度检验指标对模型进行精度检验。模拟结果表明:加入以海拔等级为哑变量的3个模型精度较高,其中,将哑变量(F)加在参数b上的模型精度最高(绝对残差均值1.206 30、决定系数0.844 4、模型精度97.77%),并利用130个标准地数据进行再验证,证明该模型可行性强,可为区域性杉木立地质量评价提供建模依据。 相似文献