Počet záznamů: 1
Nelineární regrese v problematice modelování nahodilé těžby dřeva
Údaje o názvu Nelineární regrese v problematice modelování nahodilé těžby dřeva [rukopis] / Renáta Slezáková Další variantní názvy Nelineární regresní analýza v problematice modelování nahodilé těžby dřeva Osobní jméno Slezáková, Renáta (autor diplomové práce nebo disertace) Překl.náz Nonlinear Regression Analysis for modeling of Incidental Cutting Vyd.údaje 2014 Fyz.popis 51 s. (17 223 znaků) : grafy, schémata, tab. + 1 poster, 1 DVD Poznámka Ved. práce Pavel Tuček Oponent Miroslav Rypka Dal.odpovědnost Tuček, Pavel, 1980- (vedoucí diplomové práce nebo disertace) Rypka, Miroslav, 1984- (oponent) Dal.odpovědnost Univerzita Palackého. Katedra geoinformatiky (udelovatel akademické hodnosti) Klíč.slova Nahodilá těžba * poškození porostu * logistická regrese * GLM (zobecněný lineární model) * shluková analýza * Incidental Cutting * Percentage of Damage * Logistic regression * GLM (Generalized linear model) * Cluster Analysis Forma, žánr bakalářské práce bachelor's theses MDT (043)378.22 Země vyd. Česko Jazyk dok. čeština Druh dok. PUBLIKAČNÍ ČINNOST Titul Bc. Studijní program Bakalářský Studijní program Geografie Studijní obor Geoinformatika a geografie kniha
Kvalifikační práce Staženo Velikost datum zpřístupnění 00188399-460847046.pdf 15 1.1 MB 20.05.2014 Posudek Typ posudku 00188399-ved-594061162.pdf Posudek vedoucího 00188399-opon-776347842.pdf Posudek oponenta
Sledování jednotlivých porostních skupin, jejich vlastností, poškození porostu aj. je důležitou složkou, která vstupuje do mnoha statistických analýz. Statistické analýzy vlastností porostu mohou sloužit pro účely lesního hospodářství a také v problematice územního plánování a ochrany životního prostředí. Úkolem bakalářské práce bylo zpracování poskytnutých dat, zaměřených na desetileté sledovaní porostních skupin v zájmové oblasti nejvýchodnější části České republiky a vypočítat predikci nahodilé těžby od roku 2009 do roku 2025. Práce byla rozšířena o rozdělení jednotlivých porostních skupin, obsažených v datech, na skupiny, které se vyznačují vzájemnou podobností.Monitoring of growth groups their attributes, percentage of damage, etc. is important component in many statistical analyzes. Statistical analyzes of the characteristics of growth groups can serve for forestry management and also in the issue of urban planning and environmental protection. Aim of this thesis is analysis of available data focused on 10-years lasting monitoring of growth groups in area of interest in eastern part of Czech Republic, and calculate prediction of random logging in between years 2009 and 2025. Growth groups were also divided into units with similar attributes.
Počet záznamů: 1