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The functional regression tree method for diameter distribution modelling

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Abstract:

Forest stand diameter distributions adopt a wide variety of shapes, not all of which can be easily matched by specific functional forms. Sometimes, diameter distributions within a single population can be too variable to be matched by a single parametric family. Motivated by this observation, we investigate the functional regression tree (FRT) method, a recursive partitioning procedure that can be used for modelling probability density functions. We use FRT to estimate forest stand diameter distributions without needing to make assumptions about the functional form. We use an example study to demonstrate the effectiveness of the approach in which we compare the FRT method with a parameter prediction and percentile method with favourable results. We show the FRT approach to be suitable for diameter distributions that exhibit multimodality and excess skewness, which are not easily dealt with in a parametric context.

Les distributions de diamètres dans les peuplements forestiers adoptent une grande variété de formes qui ne peuvent pas toutes être facilement assimilées à des formes fonctionnelles spécifiques. Parfois, dans une même population, ces distributions de diamètres peuvent être trop variables pour être assimilées à une seule famille d’équations paramétriques. Motivés par cette observation, nous avons examiné la méthode de régression fonctionnelle par dendrogramme (RFD), une méthode non paramétrique de partitionnement récursif qui peut être utilisée pour la modélisation des fonctions de densité de probabilité. La RFD est utilisée pour estimer la distribution des diamètres dans les peuplements forestiers sans avoir besoin de faire des hypothèses au sujet de la forme fonctionnelle. Nous avons utilisé un exemple d’étude pour démontrer l'efficacité de la RFD et nous avons obtenu des résultats favorables en la comparant à la méthode des percentiles, une méthode paramétrique de prédiction. Nous avons montré que la RFD convient aux distributions de diamètres multimodales et fortement asymétriques qui ne sont pas faciles à traiter par l’approche paramétrique.

Document Type: Research Article

Publication date: September 1, 2010

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nrc/cjfr/2010/00000040/00000009/art00017
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