【摘 要】
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本文概述采用多元回归的双重抽样的理论并说明它在贝壳杉纯林中进行资源清查的应用。其回归方程为:V=b_0+b_1N+b_2T 的一种形式,V 表示野外样地实测材积,N 与 T 分别表示从照
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本文概述采用多元回归的双重抽样的理论并说明它在贝壳杉纯林中进行资源清查的应用。其回归方程为:V=b_0+b_1N+b_2T 的一种形式,V 表示野外样地实测材积,N 与 T 分别表示从照片测量所新得的树木株数和树高平均值。当照片样地和野外的平均成本样地比例为1:10时,采用多元回归的双重抽样与简单随机抽样方法相比,其效率估计为1.66。
This article outlines the theory of double sampling using multiple regression and illustrates its application to resource inventory in pure Kauri woods. The regression equation is a form of V = b_0 + b_1N + b_2T, V is the field plot measured volume, and N and T are the tree numbers and tree height averages respectively obtained from the photo measurement. When the average cost sample plots for the photo plot and the field are 1:10, the double sampling using multivariate regression is estimated to be 1.66 compared to the simple random sampling method.
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