Un programme simple de regression non-lineaire pondere adapte aux estimations de biomasse forestiere - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Annales des sciences forestières Année : 1988

A simple non-linear weighted regression computer program for forest biomass estimation

Un programme simple de regression non-lineaire pondere adapte aux estimations de biomasse forestiere

Résumé

The paper presents a computer program destined to fit experimental data through the nonlinear models : Y= a * X1α * X2β +b ou Y= a * X1α + b. This kind of model is particularly interesting for forestry biomass estimations (where Y = dry weight ; X1 = diameter ; X2 = height of the tree). The program takes into account : - the research of optimal values for both exponents α and β ; - the possibility to weight the residuals of the regression with a power function of the explanatory data X1 α * X2 β ou X1 α as the case may be ; - the calculation of the confidence bounds (level 95 p. 100) for estimated values ; - the calculation of the error when a such an equation is used to predict an estimation of the total biomass (ΣY) of a population. The practical interest of the program stands in its flexibility (conversational program with possibilities of choice and a partial presentation of the important intermediate results on the screen - helping to choose the best option) and in the fact that it is a self sufficient program for the PC.
On présente un programme permettant l’ajustement de données expérimentales aux modèles non-linéaires : Y= a * X1α * X2β +b ou Y= a * X1α + b particulièrement utile dans le domaine des estimations de biomasse forestière (Y = biomasse totale d’un arbre ; Xl = diamètre à 1,30 m ; X2 = hauteur totale). Le calcul intègre à la fois : - la recherche des valeurs optimales des exposants α et β; - la possibilité de pondérer les résidus de la régression par une fonction puissance de la variable explicative X1 α * X2 β ou X1 α; selon le cas ; - le calcul des intervalles de confiance (à 95 p. 100) des valeurs estimées ; - le calcul de l’erreur commise en appliquant ce modèle à l’estimation de ΣY pour une population. L'intérêt pratique du programme réside dans sa souplesse d’utilisation (abondance du conversationnel, nombreux choix possibles, résultats partiels en ligne pour aides aux décisions) et son autonomie de fonctionnement sur micro-ordinateur compatible PC.
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Dates et versions

hal-02719645 , version 1 (01-06-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02719645 , version 1
  • PRODINRA : 87324

Citer

Jacques-Eric J.-E. Bergez, J.L. Bisch, Alain A. Cabanettes, Loic L. Pagès. Un programme simple de regression non-lineaire pondere adapte aux estimations de biomasse forestiere. Annales des sciences forestières, 1988, 45 (4), pp.399-412. ⟨hal-02719645⟩

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