Hybrid estimation based on mixed-effects models in forest inventories
2016
Fortin, Mathieu | Manso, Rubén | Calama, Rafael | Laboratoire d'Etudes des Ressources Forêt-Bois (LERFoB) ; Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech | Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria = National Institute for Agricultural and Food Research and Technology (INIA) | Servicio Territorial de Medio Abiente de Avila ; French National Research Agency (ANR) (ANR-11-LABX-0002-01 ; RTA2013-00011-C2.1) | ANR-11-LABX-0002,ARBRE,Recherches Avancées sur l'Arbre et les Ecosytèmes Forestiers(2011)
French. Dans les inventaires forestiers, il y a plusieurs variables d’intérêt qui sont difficiles à mesurer. Les forestiers doivent compter sur des variables auxiliaires et des modèles pour obtenir des prévisions de ces variables. Dans de tels contextes, des inférences fondées uniquement sur le modèle ou sur le plan de sondage sont souvent inefficaces, ce qui nécessite d’avoir recours à des estimateurs hybrides. Parce que la plupart des modèles contiennent maintenant des effets mixtes, nous avons étudié comment les effets aléatoires et les erreurs résiduelles influencent les inférences dans un contexte d’estimation hybride. Nous avons d’abord mis au point des estimateurs hybrides pour les différents modèles mixtes. Nous avons ensuite testé ces estimateursà l’aide d’une étude de simulation. Finalement, les estimateurs ont été appliqués à une véritable étude de cas : la production de cônes de pin parasol (Pinus pinea L.) au centre de l’Espagne. Il est apparu que les contributions des effets aléatoires et des erreurs résiduelles à la variance étaient constantes pour toutes les tailles d'échantillon. Dans notre étude de cas, ces contributions étaient plutôt petites comparativement à celles de l'échantillonnage et des estimations des paramètres. Le plus gros impact provenait d’une sous-estimation de la variance des estimations des paramètres lorsque les effets aléatoires n'étaient pas pris en compte dans le modèle. Puisque les estimateurs de la variance permettent de distinguer les différentes composantes de lavariance, ils peuvent être utiles pour identifier les plus grandes sources d’incertitude. [Traduit par la Rédaction]
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This bibliographic record has been provided by Institut national de la recherche agronomique