论文研究 - Bitterlich采样中的正常和自举置信区间

Bitterlich采样（水平点采样）是森林资源清查中的一种常用方法。 通过这种方法，在许多独立的采样点中使用Horvitz-Thompson估算器来估算森林面积/林分中的总树木体积。 在本文中，使用常规方法和两种自举方法构造并评估置信区间。 百分比法（Cα）和偏差校正和加速法（BCα）。 模拟结果表明，正常置信区间在样本量为10时具有更好的真实值覆盖率。在样本量20和30时，尽管可以注意到置信区间的较小优势，但在置信区间之间覆盖率似乎没有实质性差异。 BCα方法。 在样本大小为40的情况下，三个置信区间的覆盖率高于标称覆盖率（95％）。