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Probability Estimation of Snow Damage on Sugi(Cryptomeria japonica) Forest Stands by Logistic Regression Model in Toyama Prefecture, Japan

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  • 발행기관
    강원대학교 산림과학연구소 바로가기
  • 간행물
    Journal of Forest and Environmental Science 바로가기
  • 통권
    제24권 제3호 (2008.12)바로가기
  • 페이지
    pp.137-142
  • 저자
    Ken-ichi Kamo, Hirokazu Yanagihara, Akio Kato, Atsushi Yoshimoto
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A112070

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원문정보

초록

영어
In this paper, we apply a logistic regression model to the data of snow damage on sugi (Cryptomeria japonica) occurred in Toyama prefecture (in Japan) in 2004 for estimating the risk probability. In order to specify the factors effecting snow damage, we apply a model selection procedure determining optimal subset of explanatory variables. In this process we consider the following 3 information criteria, 1) Akaike’'s information criterion, 2) Baysian information criterion, 3) Bias-corrected Akaike’'s information criterion. For the selected variables, we give a proper interpretation from the viewpoint of natural disaster.

목차

ABSTRACT
 INTRODUCTION
 METHODS
 RESULTS
 DISCUSSION
 LITERATURE CITED

키워드

Information criterion Logistic regression Model selection Snow damage

저자

  • Ken-ichi Kamo [ Department of Liberal Arts and Sciences, Sapporo Medical University ] Corresponding author
  • Hirokazu Yanagihara [ Department of Mathematics, Graduate School of Science, Hiroshima University ]
  • Akio Kato [ Toyama Agriculture, Forest Research Center ]
  • Atsushi Yoshimoto [ 4Institute of Statistical Mathematics ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    강원대학교 산림과학연구소 [Institute of Forest Science Kangwon National University]
  • 설립연도
    1975
  • 분야
    농수해양>임학
  • 소개
    강원대학교부설산림과학연구소(이하 “연구소”라 한다)는 산림에 관한 제반 학술적 연구를 통하여 산림자원의 효용을 밝히고 임업 및 임산업의 발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    Journal of Forest and Environmental Science [산림과학연구]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-9744
  • eISSN
    2288-9752
  • 수록기간
    1981~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 526 DDC 634

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