Целью разработки методов прогнозирования времени жизни древесных насождений является усиление существующей научно-технической базы, обосновывающей перспективность направления селективной вырубки лесов в России. Допустим, что дано несколько учетов внешних признаков деревьев определенной пробной площади. В каждом учете представлена следующая информация: Для дальнейшей обработки произведем расчет восьми производных признаков: — отношение высоты дерева к его диаметру — отношение диаметра кроны к диаметру дерева — отношение длины кроны к высоте дерева — отношение длины кроны к ее диаметру
Целью разработки методов прогнозирования времени жизни древесных насождений является усиление существующей научно-технической базы, обосновывающей перспективность направления селективной вырубки лесов в России. Допустим, что дано несколько учетов внешних признаков деревьев определенной пробной площади. В каждом учете представлена следующая информация:
* Уникальный порядковый номер дерева (по всем учетам)
* Порода дерева
* Значения внешних признаков, а именно
* — высота дерева
* — диаметр ствола
* — длина кроны
* — усредненный диаметр кроны
* — учет фиксации появления дерева
* — учет фиксации гибели дерева Для дальнейшей обработки произведем расчет восьми производных признаков: — отношение высоты дерева к его диаметру — отношение диаметра кроны к диаметру дерева — отношение длины кроны к высоте дерева — отношение длины кроны к ее диаметру — отношение высоты дерева к среднему — отношение диаметра дерева к среднему — отношение высоты дерева к стандартному отклонению — отношение диаметра дерева к стандартному отклонению, где — среднее значение признака по выборке (для каждой выборки отдельно) а — стандартное отклонение значений признака по выборке (для каждой выборки отдельно) Также введем условный показатель ``Время жизни Для разработки и апробации методов прогнозирования времени жизни дерева из исходной статистики выделим деревья, удовлетворяющие следующим условиям:
* единство породы: осина
* метров
* только первый учет фиксации появления Также изначально выделим три группы деревьев 1.
* обучающая выборка 2.
* тестовая выборка однородная с обучающей (одна пробная площадь) 3.
* тестовая выборка неоднородная с обучающей (другая пробная площадь)