Schätzung der Baumvolumen im Quasi-Likelihood-Modell : 12. [Zwölfte] Tagung : Herbstkolloquium

2000

S. 101-111

8 Lit. Ang.

Unselbständiges Werk

200085756

Für die forstbetriebliche Planung werden Informationen über die Holzvorräte benötigt. Dazu wird das Baumvolumen am stehenden Holz über Regressionsmodelle mit einfach zu messenden Eingangsgrößen wie BHD und Höhe geschätzt. Die üblichen Modellannahmen von normalverteilten Restfehlern mit homogener Varianz sind bei der Volumenregression in aller Regel nicht erfüllt, was zuverlässige Aussagen zur Genauigkeit der Volumenschätzung erschwert. Mit den Quasi-Likelihood-Modellen steht eine Modellklasse mit einer flexiblen Erwartungswertfunktion zur Verfügung, die es erlaubt, verschiedene Formen von heteroskedastischen Fehlerverteilungen bei der Modellbildung zu berücksichtigen. Eine explizite Festlegung der Fehlerverteilung über eine Wahrscheinlichkeitsdichte ist bei dieser Modellklasse nicht notwendig. In diesem Beitrag werden die theoretischen Grundzüge der Quasi-Likelihood-Modelle skizziert, theoretische Aspekte anhand einer Volumenregression für die Schwarzkiefer beispielhaft diskutiert und mit den entsprechenden Resultaten im tradtionellen Log-Linearen-Modell verglichen.