Consistency Properties for Growth Model Parameters Under an Infill Asymptotics Domain
Wachstumskurven werden verwendet, um verschiedene Prozesse zu modellieren, und sind häufig in biologischen und landwirtschaftlichen Studien zu sehen.
Vielen Studien liegen die Annahmen zugrunde, dass der Prozess unendlich oft beprobt werden kann und dass die Proben statistisch unabhängig sind. Wir betrachten stattdessen den Fall, dass die Probenahme in einem endlichen Bereich erfolgt, so dass die Proben mit zunehmender Probenahme näher beieinander liegen, und nehmen außerdem eine distanzbasierte Kovarianzfunktion an.
Wir beweisen zunächst, dass der mittlere Parameter eines Modells mit festem Mittelwert unter bestimmten Bedingungen nicht innerhalb eines endlichen Bereichs geschätzt werden kann. Anschließend betrachten wir numerisch komplexere Wachstumskurven, wobei wir Stichprobengrößen, Stichprobenabstände und die Qualität der Parameterschätzungen untersuchen, und schließen mit Empfehlungen für Praktiker.
| ISBN: | 9781288305889 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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