Výpočet zásoby porostu na zkusných plochách při požadované přesnosti

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Statistika.
Advertisements

Statistické funkce v tabulkovém kalkulátoru Excel MS
Statistická indukce Teorie odhadu.
Statistické testy z náhodného výběru vyvozuji závěry ohledně základního souboru často potřebuji porovnat dva výběry mezi sebou, porovnat průměr náhodného.
Statistická indukce Teorie odhadu.
Stanovení objemu stojících stromů
UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI A VÝKONNOSTI
Použité statistické metody
Výpočet zásoby porostu růstovými tabulkami
ROZDĚLENÍ NÁHODNÝCH VELIČIN
Testování statistických hypotéz
Porost Porost (dendr.) – obecné označení základní jednotky rozdělení lesa, pro kterou se určují taxační veličiny Zásoba porostu – objem dřeva všech stromů.
NORMOVANÉ NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ
Tvar kmene Modul 7 - HÚL 3.
Regulační diagram je to základní grafický nástroj statistické regulace procesu, který umožňuje posoudit statistickou zvládnutost procesu statisticky zvládnutý.
Procenta Výpočet počtu procent
Objem dřeva porostu (=porostní zásoba, hmota)
Výpočet zásoby porostu relaskopickou metodou
Charakteristiky variability
t-rozdělení, jeho použití
Získávání informací Získání informací o reálném systému
Zábavná matematika.
Letokruhy Projekt žáků Střední lesnické školy a střední odborné školy sociální ve Šluknově.
Popisná statistika - pokračování
Statistika Vypracoval: Mgr. Lukáš Bičík
Testování hypotéz přednáška.
Tloušťková struktura porostu
„EU peníze středním školám“
Rozbor přesnosti vytyčení
Čtení myšlenek Je to až neuvěřitelné, ale skutečně je to tak. Dokážu číst myšlenky.Pokud mne chceš vyzkoušet – prosím.
Násobení zlomků – teorie a cvičení VY_32_INOVACE_19
25. října 2004Statistika (D360P03Z) 4. předn.1 Statistika (D360P03Z) akademický rok 2004/2005 doc. RNDr. Karel Zvára, CSc. KPMS MFF UK
Obsah statistiky Jana Zvárová
8. listopadu 2004Statistika (D360P03Z) 6. předn.1 chování výběrového průměru nechť X 1, X 2,…,X n jsou nezávislé náhodné veličiny s libovolným rozdělením.
FMVD I - cvičení č.2 Měření vlhkosti dřeva a vlivu na hustotu.
Odhady parametrů základního souboru. A) GNR B) neznámé r. ZS (přesné parametry) : ,   VS (odhady parametrů): x, s x.
Odhady odhady bodové a intervalové odhady
Zjišťování zásoby porostu pomocí jednotných objemových křivek - JOK
Statistika Ukazatelé variability
ÚHÚL, pobočka Plzeň vedoucí projektu: Ing. Petr Macháček
Jevy a náhodná veličina
Základní taxační veličiny
LOGISTICKÉ SYSTÉMY /14.
Zjišťování zásoby porostu pomocí objemových tabulek
Charakteristiky variability
Inženýrská geodézie 2009 Ing. Rudolf Urban
HODNOCENÍ ROZDÍLŮ VÝKONŮ Oddělení antropomotoriky, rekreologie a metodologie Katedra kinantropologie, humanitních věd a managementu sportu © 2010 FTVS.
Charakteristiky variability
Popisná statistika III
Hospodářská úprava lesa Zjišťování dendrometrických veličin
Mgr. Marcela Sandnerová Pojem charakteristiky variability Variabilita (proměnlivost)  Odlišnost hodnot příslušného znaku Čím větší je variabilita sledovaného.
Základy matematické statistiky. Nechť je dána náhodná veličina X (“věk žadatele o hypotéku“) X je definována rozdělením pravděpodobností, s nimiž nastanou.
Hodnocení přesnosti měření a vytyčování
Maximální chyba nepřímá měření hrubý, řádový odhad nejistoty měření
VY_32_INOVACE_21-16 STATISTIKA 2 Další prvky charakteristiky souboru.
Statistické odhady (inference) Výběr Nepotřebujeme sníst celého vola jenom proto, abychom poznali, že to jde ztuha. Samuel Johnson (anglický básník a.
Inferenční statistika - úvod
STATISTIKA 1. MOMENTY Vztah mezi momenty v rámci skupin a celku Data rozdělena do několika skupin S 1, …, S k Počty objektů v jednotlivých skupinách n.
Popisné charakteristiky statistických souborů. ZS - přesné parametry (nelze je měřením zjistit) VS - výběrové charakteristiky (slouží jako odhad skutečných.
Zlepšení podmínek pro vzdělávání na středních školách Operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název a adresa školy: Integrovaná střední.
Charakteristiky variability Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
„ Hospodaření v lesích a údržba krajiny se zaměřením na obce“ Zjišťování zásob porostů.
Chyby měření / nejistoty měření
Induktivní statistika - úvod
Induktivní statistika
Statistika 2.cvičení
Induktivní statistika
Analýza kardinálních proměnných
Plánování přesnosti měření v IG Úvod – základní nástroje TCHAVP
Induktivní statistika
Transkript prezentace:

Výpočet zásoby porostu na zkusných plochách při požadované přesnosti Dendrometrie – cvičení 5

Využití zkusných ploch - ZP Reprezentativní efektivní metoda Vychází s teorie statistických odhadů Lze s ní zjistit skutečnou přesnost zjišťování zásoby, intenzitu výběru i potřebný počet zkusných ploch pro požadovanou přesnost Lze ji využít např. při zjišťování zásoby metodou objemových tabulek, metodou jednotných objemových křivek (JOK) nebo také např. metodě Statistické provozní inventarizace V současné době využíváno při Národní inventarizaci lesů (NIL 1 i NIL 2)

Zadání Vyplňte zadanou tabulku podle zadání, ve slovním závěru zhodnoťte, kolik potřebujete zkusných ploch pro zadanou přesnost stanovení zásoby a zdůvodněte, proč se vámi vypočítaný počet zkusných ploch liší (nebo neliší) od původně měřených 15 ploch. (detaily v excelovském souboru s daty)

Stanovení velikosti ZP a intenzity výběru velikost ZP (ha) = počet stromu/ZP : počet stromů/ha Příklad: počet stromů na ZP =22, počet stromů/ha =450 => velikost ZP = 22/450 = 0,049 ha Intenzita výběru (%) = součet velikostí ZP : plocha porostu *100 Příklad: velikost ZP = 0,049 ha, počet ploch = 15, velikost porostu = 13,77 ha => 15*0,049/13,77*100 = 5 %

Výpočet odstupové vzdálenosti ZP - d Níže uvedený výpočet platí pro schematické rozmístění ploch ve čtvercovém sponu! Odstupová vzdálenost d (m) = odmocnina(velikosti porostu/počet ZP) * 100 Příklad: velikost porostu 13,77 ha, počet ploch 15 => odstupová vzdálenost = odmocnina(13,77/15)*100 = 95,81 m ≐ 96 m

Výpočet průměrné hektarové zásoby na ZP – Vprům/ha a směrodatné odchylky hektarové zásoby na ZP – Sv/ha Vprům/ha = průměr zásob ze všech ZP : velikost ZP Vprům/ha = 364,09 m3 Sv/ha = směrodatná odchylka ze všech ZP : velikost ZP Sv/ha = 67,20 m3

Výpočet variačního koeficientu hektarové zásoby na ZP – Varv/ha a směrodatné odchylky odhadu průměrné hektarové zásoby – Sha Varv/ha (%) = Sv/ha : Vprům/ha *100 Příklad: hektarová zásoba = 364,09 m3, směrodatná odchylka = 67,20 m3 => variační koeficient 67,20/364,09*100=18,5 % Sha = Sv/ha : odmocnina(počet ZP) Příklad: směrodatná odchylka = 67,20 m3, počet ZP = 15 => směrodatná odchylka odhadu průměrné hektarové zásoby = 67,20/odmocnina(15)=17,35 m3

Výpočet 95 % absolutní a relativní mezní chyby odhadu průměrné hektarové zásoby - Eha a Eha(%) Eha = Sha (směrodatná odchylka odhadu průměrné hektarové zásoby) * 95% kvantil studentova rozdělení pro daný počet ZP Příklad: Sha = 17,35 m3, 95% kvantil pro 15 ZP = 2,145 (funkce tinv(0,05;15-1)) => 17,5 * 2,145 = 37,21 m3 Eha(%) = Eha : Vprům/ha *100 Příklad: Eha = 37,21 m3, Vprům/ha = 364,09 m3 => Eha(%) = 37,2/364,09*100=10,2 %

Výpočet zásoby porostu – Vporost a směrodatné odchylky odhadu zásoby porostu - Sporost Vporost = Vprům/ha * výměra porostu Příklad: Vprům/ha = 364,09 m3, výměra porostu = 13,77ha =>Vporost = 5014 m3 Sporost = Sha * výměra porostu Příklad: Sha = 17,35 m3, výměra porostu = 13,77 ha => Sporost = 239 m3

Výpočet 95 % absolutní a relativní mezní chyby odhadu zásoby porostu - Eporost a Eporost(%) Eporost = Sporost (směrodatná odchylka odhadu zásoby porostu) * 95% kvantil studentova rozdělení pro daný počet ZP Příklad: Sporost = 239 m3, 95% kvantil pro 15 ZP = 2,145 (funkce tinv(0,05;15-1)) => 239 * 2,145 = 512,4 m3 Eporost(%) = Eporost : Vporost *100 Příklad: Eporost = 512,4 m3, Vporost = 5014 m3 => Eha(%) = 512,4/5014*100=10,2 %

Výpočet potřebného počtu ploch pro stanovení zásoby porostu při požadované přesnosti - K 𝐾= 𝑡 𝛼 2 2 ∗ 𝑉𝑎𝑟 𝑣 /ℎ𝑎 2 𝑑 2 tα/2 je 95% kvantil studentova rozdělení pro požadovaný počet ZP Varv/ha je variační koeficient hektarové zásoby d je požadovaná přesnost Příklad: variační koeficient = 18,5 %, požadovaná přesnost je 10 %, 95 % kvantil studentova rozdělení pro 15 ZP = 2,145 => je potřeba mít 16 ZP (po zaokrouhlení)

Výpočet intenzity výběru pro potřebný počet ploch - i I (%) = K * velikost ZP/ výměra porostu *100 Příklad: potřebný počet ploch = 16, výměra ZP = 0,049 ha, výměra porostu = 13,77 ha => 116*0,049/13,77 *100 = 6 %