@article{oai:soar-ir.repo.nii.ac.jp:00010910,
 author = {菅原,  聡},
 issue = {2},
 journal = {信州大学農学部紀要},
 month = {Dec},
 note = {1 毎木調査における誤差源としては輪尺の不正(輪尺誤差⊿Gk)、林木および測定者の状態(偶然測定誤差⊿Gm)、括約方法(括約誤差⊿Gr)およびいろいろの間違え(おもに測り落しの誤差⊿Gv)がある。2 偶然測定誤差と括約誤差とは偶然誤差(⊿Gz)としてまとめることができる。一方輪尺誤差は恒常誤差である。3 毎木調査における林分断面積誤差についてつぎの結論が導かれた。1)林分断面積誤差は近似的に平均E(⊿Gs), 分散V²(⊿Gs)=π²・a²/48 k∑i=1 ni・di²+π²・γ²/3 k∑i=1 ni・di⁴ と言う正規分布にしたがう。ここでaは括約階巾、niおよびdiはそれぞれ第i直径階の本数および直径階中央値、γは直径偶然測定標準誤差の常数、kは直径階の数である。2)したがつて林分断面積誤差は1%の危険率で E(⊿Gs)-(π・a/4 √3 k∑i=1 ni・di+π・γ√3 k∑i=1 ni・di⁴) と E(⊿Gs)+(π・a/4 √3 k∑i=1 ni・di+π・γ√3 k∑i=1 ni・di⁴) との間にあると期待される。 3) 平均値E(⊿Gs)は次式であたえられる。E(⊿Gs)=E(⊿Gυ)+E(⊿Gk)+E(⊿Gz) 4) 平均値 E(⊿Gz)は本数分配状態によつて異なり 一様分布のとき E(⊿Gz)=- N・π・a²/48 - π・γ² k∑i=1 ni・di² 正規分布のとき E(⊿Gz)=π・a²/24σ² k∑i=1 ni・di(di-A)- N・π・a²/48 - π・γ²/3 k∑i=1 ni・di² MEYER型分布のとき E(⊿Gz)=π・a²・α/24 k∑i=1 ni・di - N・π・a²/48 - π・γ²/3 k∑i=1 ni・di² である。ここでAは林分平均直径、σ²は直径値の分散、αはMEYERによる分布画数G(x)=βe-axにおける常数である。5)期待値E(⊿Gk)は本数分配に無関係にE(⊿Gk)=-h・G=-d/l・G であたえられる。ここでGは林分断面積、hは輪尺脚の長さ1に対する輪尺脚先端の開差dの比である。6)期待値(E⊿Gυ)は数量的には確かめられないが、重要な誤差として見逃せないものである。4 上に示した毎木調査の林分断面積誤差の推定値と5つの林分において実際に毎木調査をおこなつて求められた林分断面積誤差とを比較検討した結果上式によつて現実林分での林分断面積誤差が推定できることが確かめられた。5 毎木調査における誤差をできるだけ小さくするためには、輪尺、労働者および作業仕組が考慮されなければならない。, Article, 信州大学農学部紀要 3(2): 1-30(1963)},
 pages = {1--30},
 title = {毎木調査における誤差について},
 volume = {3},
 year = {1963}
}