森林适应

R包ForestFit:统计建模及其在林业中的应用。为以下任务开发。一) 计算了11种混合模型的概率密度函数、累积分布函数、随机生成,并估计了包括Birnbaum-Saunders、BurrXII、Chen、F、Frechet、gamma、Gompertz、log-logistic、log-normal、Lomax和Weibull的混合模型的参数。二) 二参数和三参数威布尔分布参数的点估计。在两个参数的情况下,12种方法包括广义最小二乘1型、广义最小二乘2型、L-矩、最大似然、对数矩、矩、百分位、秩相关、最小二乘、加权最大似然、U-统计量,采用加权最小二乘法对三个参数的情况进行了研究:最大似然、修正矩1、修正矩2、修正矩3、修正最大似然1、修正最大似然2、修正最大似然3、修正最大似然4、矩、最大乘积间距、T-L矩和加权最大似然。三) 三参数威布尔分布的贝叶斯估计。<2537.1994年。四) 估计三参数Birnbaum-Saunders分布、广义指数分布和Weibull分布的参数,用三种方法拟合分组数据,包括近似最大似然、期望最大化和最大似然。五) 通过EM算法估计与分组数据拟合的gamma、log-normal和Weibull混合模型的参数,VI)高度-直径观测拟合的非线性增长曲线的估计参数,VII)估计参数,计算概率密度函数,累积分布函数,并从Venturini等人提出的gamma形状混合模型中生成实现。(2008年)<doi:10.1214/07-AOAS156>。

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  1. Mahdi Teimouri,Jeffrey W.Doser,Andrew O.Finley:ForestFit:模拟树木直径分布的R包(2019)阿尔十四