《表5 极大似然法和贝叶斯统计法拟合的树高-胸径曲线模型的检验(n=39)》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于贝叶斯方法的蒙古栎林单木树高-胸径模型》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

基于测试集数据，对4种方法建立的模型使用MAE、RME、RMSE、RMSE%进行检验，检验结果如表5所示。4种方法拟合的模型其RMSE%都小于7.65，模型的预估精度表现都较好。对于基础模型，有先验信息的贝叶斯统计法模型的预估精度比传统的极大似然法高，其MAE与RMSE分别为0.57、0.96，均低于传统极大似然估计的0.68与1.17。混合模型的结果类似，层次贝叶斯估计的模型精度指标均优于极大似然估计的模型精度指标。