Anmeldung Registrierung
Auto Hell Dunkel
Erweiterte Suche
  1. Startseite
  2. Podcasts
  3. Mathematik, Informatik und Statistik - Open Access LMU - Teil 01/03 Podcast
  4. Regression Analysis for Forest Inventory Data with Time and Space Dependencies
In this paper the data of a forest health inventory are analysed.
Since 1983 the degree of defoliation (damage), together with
various explanatory variables (covariates) concerning stand, site,
soil and weather, are recorded by the second of the two authors, in
the forest district Rothenbuch (Spessart, Bavaria). The focus is on
the space and time dependencies of the data. The mutual
relationship of space-time functions on the one side and the set of
covariates on the other is worked out. To this end we employ
generalized linear models (GLMs) for ordinal response variables and
employ semiparametric estimation approaches and appropriate
residual methods. It turns out that (i) the contribution of
space-time functions is quantitatively comparable with that of the
set of covariates, (ii) the data contain much more (timely and
spatially) sequential structure than smooth space-time structure,
(iii) a fine analysis of the individual sites in the area can be
carried out with respect to predictive power of the covariates.
Episode melden

„Regression Analysis for Forest Inventory Data with Time and Space Dependencies“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

Abonnenten

Teilen

Mein Archiv

Deine Privatkopie der Folgen, die du nicht verlieren willst.

Podcast-Folgen verschwinden. Feeds werden auf die letzten Episoden gekürzt, Hoster räumen alte Dateien ab, Formate wechseln den Anbieter und lassen ihr Archiv zurück. Mit „Mein Archiv“ sichert podcast.de die Folgen deiner Podcasts für dich — angefangen bei den ältesten, denn die sind zuerst weg.

  • Deine gesicherten Folgen bleiben hörbar, auch wenn das Original offline geht.
  • Auch Folgen, die im heutigen Feed gar nicht mehr stehen — podcast.de kennt sie noch.
  • Herunterladen bleibt möglich, solange die Folge beim Podcaster liegt. Der zählt seine Abrufe wie bisher.
Startet bald

Sei beim Start von Mein Archiv dabei

Mein Archiv ist fast fertig. Trag dich ein, dann bekommst du eine E-Mail, sobald es losgeht – und bist von Anfang an dabei. Wir schreiben dir nur zum Start, keine Werbung, keine Weitergabe deiner Daten.

Du bekommst zuerst eine Bestätigungsmail. Abmelden geht jederzeit. Datenschutz