The main interest in determining th

The main interest in determining the distribution of these extreme values (maximum and minimum) is for application in forest modelling research. For example, diameter class models are based on probability density functions (PDFs) or CDFs, such as the gamma, Weibull, beta and Johnson’s SB functions, which depend on a predetermined location parameter that is usually related to the minimum value of each distribution (Knoebel and Burkhart 1991; Zhang et al. 2003; Parresol 2003; Cao 2004; Fonseca et al. 2009). Knowledge of the distribution of minimum diameters can help in the choice of the most suitable value for the location parameter of these distributions or even in deciding to dispense with this parameter and to use the two-parameter models of the Weibull or gamma functions instead of the threeparameter functions (Maltamo et al. 1995). Furthermore,the maximum diameter of the distributions and the upper limit of the highest diameter class, which depend on the maximum diameter, are usually used as the upper boundary in four-parameter distributions such as the beta function (Zöhrer 1969, 1970; Loetsch et al. 1973; Gorgoso-Varela et al. 2008). This value is also used as
a scale parameter, in the Johnson’s SB four-parameter distribution (Gorgoso et al. 2012) or in combination with the
minimum diameter to calculate the range used as the scale parameter (Schreuder and Hafley 1977; Scolforo et al. 2003).
The maximum diameter is also considered as an independent variable in some generalized height-diameter models (Lenhart 1968; Amateis et al. 1995). Readers may also be able to identify new applications.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สนใจหลักในการกำหนดการกระจายของค่าเหล่านี้มาก (สูงสุด และต่ำสุด) สำหรับใช้ในงานวิจัยการสร้างแบบจำลองได้ ตัวอย่าง แบบจำลองชั้นเส้นผ่าศูนย์กลางขึ้นอยู่กับฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าเป็น (Pdf) หรือ CDFs แกมมา แบบเวย์บูล เบต้า และ Johnson ของ SB ฟังก์ชัน ซึ่งขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์ที่ตั้งกำหนดไว้ที่มักจะเกี่ยวข้องกับค่าต่ำสุดของแต่ละชั้น (Knoebel Burkhart 1991 Zhang et al. 2003 Parresol 2003 Cao 2004 Fonseca et al. 2009) ความรู้การกระจายของสมมาตรต่ำสามารถช่วย ในการเลือกค่าเหมาะสมที่สุดสำหรับการตั้งพารามิเตอร์ของการกระจายเหล่านี้ หรือแม้แต่ ในการตัดสินใจได้ป้ายสินค้า ด้วยพารามิเตอร์นี้ และใช้แบบจำลองสองพารามิเตอร์ของฟังก์ชัน Weibull หรือแกมมาฟังก์ชัน threeparameter (Maltamo et al. 1995) นอกจากนี้ เส้นผ่าศูนย์กลางสูงสุดของการกระจายการและขีดจำกัดบนของชั้นสูงสุดของเส้นผ่าศูนย์กลาง ซึ่งขึ้นอยู่กับเส้นผ่าศูนย์กลางสูงสุด มักใช้เป็นขอบเขตบนในการกระจาย 4 พารามิเตอร์เช่นฟังก์ชันบีตา (Zöhrer 1969, 1970 Loetsch et al. 1973 Gorgoso-Varela et al. 2008) ค่านี้ยังใช้เป็นพารามิเตอร์ขนาด กระจาย 4 พารามิเตอร์ SB ของ Johnson (Gorgoso et al. 2012) หรือร่วมกับการเส้นผ่าศูนย์กลางขั้นต่ำคำนวณช่วงที่ใช้เป็นพารามิเตอร์สเกล (Schreuder และ Hafley 1977 Scolforo et al. 2003)เส้นผ่าศูนย์กลางสูงสุดยังถือว่าเป็นตัวแปรอิสระในบางรุ่นเมจแบบทั่วไปความสูงเส้นผ่าศูนย์กลาง (Lenhart 1968 Amateis et al. 1995) ผู้อ่านอาจยังสามารถระบุโปรแกรมประยุกต์ใหม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สนใจหลักในการพิจารณาการกระจายของค่าเหล่านี้มาก (สูงสุดและต่ำสุด) เป็นสำหรับการประยุกต์ใช้ในการวิจัยการสร้างแบบจำลองป่า ตัวอย่างเช่นรุ่นระดับเส้นผ่าศูนย์กลางจะขึ้นอยู่กับฟังก์ชั่นความหนาแน่นของความน่าจะเป็น (ไฟล์ PDF) หรือ CDFS เช่นแกมมา, Weibull เบต้าและจอห์นสันฟังก์ชั่น SB ซึ่งขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์ที่ตั้งไว้ล่วงหน้าที่มักจะมีความสัมพันธ์กับค่าต่ำสุดของการกระจายแต่ละ ( Knoebel และ Burkhart 1991; Zhang et al, 2003;. Parresol 2003; เฉา 2004; Fonseca et al, 2009). ความรู้เกี่ยวกับการกระจายตัวของขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางต่ำสุดที่สามารถช่วยในการเลือกค่าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับพารามิเตอร์ที่ตั้งของการกระจายเหล่านี้หรือแม้กระทั่งในการตัดสินใจที่จะจ่ายยาที่มีพารามิเตอร์นี้และใช้งานในรูปแบบสองพารามิเตอร์ของฟังก์ชั่น Weibull หรือแกมมาแทน ฟังก์ชั่น threeparameter (Maltamo et al. 1995) นอกจากนี้ขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางสูงสุดของการกระจายและขีด จำกัด บนของชั้นขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางสูงสุดซึ่งขึ้นอยู่กับขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางสูงสุดมักจะใช้เป็นขอบเขตบนในการกระจายสี่พารามิเตอร์เช่นฟังก์ชั่นเบต้า (Zöhrer 1969, 1970; et Loetsch . อัล 1973; Gorgoso-Varela et al, 2008). ค่านี้ยังใช้เป็น
พารามิเตอร์ขนาดในจอห์นสัน SB กระจายสี่พารามิเตอร์หรือใช้ร่วมกับ (Gorgoso et al, 2012).
เส้นผ่าศูนย์กลางขั้นต่ำในการคำนวณช่วงที่ใช้เป็นพารามิเตอร์ขนาด (Schreuder และ Hafley 1977; Scolforo et al, .. 2003)
เส้นผ่าศูนย์กลางสูงสุดถือว่ายังเป็นตัวแปรอิสระในบางรุ่นมีขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางความสูงทั่วไป (Lenhart 1968; Amateis et al, 1995). ผู้อ่านอาจจะสามารถระบุการใช้งานใหม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความสนใจหลักในการพิจารณาการกระจายของค่าเหล่านี้มาก ( สูงสุดและต่ำสุด ) เพื่อการประยุกต์ใช้ในงานวิจัยแบบป่า ตัวอย่างเช่น รูปแบบห้องขนาดจะขึ้นอยู่กับความหนาแน่นของฟังก์ชันความน่าจะเป็น ( PDF ) หรือ cdfs เช่นแกมมา , แบบ , เบต้า และ จอห์นสัน , ฟังก์ชันซึ่งขึ้นอยู่กับกำหนดพารามิเตอร์แสดงตำแหน่งที่มักจะเกี่ยวข้องกับค่าต่ำสุดของแต่ละการแจกแจง โนเบล เบิร์กฮาร์ต ( และ 1991 ; Zhang et al . 2003 ; parresol 2003 ; เคา 2004 ; ฟอนเซก้า et al . 2009 )ความรู้ของการกระจายของค่าต่ำสุด สามารถช่วยในการเลือกค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับตำแหน่งของการแจกแจงเหล่านี้ หรือแม้แต่ในการตัดสินใจให้กับพารามิเตอร์นี้จะใช้สองพารามิเตอร์ รูปแบบของแบบหรือแกมมาฟังก์ชันแทนการ threeparameter ฟังก์ชั่น ( maltamo et al . 1995 ) นอกจากนี้เส้นผ่าศูนย์กลางสูงสุดของการกระจายและขีด จำกัด บนของชั้นเส้นผ่าศูนย์กลางสูงสุด ซึ่งขึ้นอยู่กับขนาดสูงสุดที่มักจะใช้เป็นขอบเขตบนสี่พารามิเตอร์เช่นฟังก์ชันการแจกแจงเบต้า ( Z ö hrer 1969 , 1970 ; loetsch et al . 1973 ; gorgoso วาเรลา et al . 2008 ) มูลค่านี้ยังใช้เป็น
ขนาดพารามิเตอร์ในจอห์นสัน , สี่พารามิเตอร์การแจกแจง ( gorgoso et al . 2012 ) หรือในการรวมกันกับ
เส้นผ่าศูนย์กลางต่ำสุดคำนวณช่วงที่ใช้เป็นขนาดและพารามิเตอร์ ( schreuder hafley 1977 ; scolforo et al . 2003 ) .
เส้นผ่าศูนย์กลางสูงสุดยังถือเป็นตัวแปรอิสระในตัวขนาดความสูงนางแบบ ( lenhart 1968 ; amateis et al . 1995 )ผู้อ่านอาจจะยังสามารถระบุการใช้งานใหม่