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Criado por MT FORESTAL
quase 3 anos atrás
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Questão | Responda |
Inventario Forestal | Permite caracterizar mediante la combinación de técnicas dendrométricas, estadísticas e informáticas la abundancia y distribución de los recursos forestales. |
Muestra | Fracción seleccionada de elementos de una población de interés que se evalúa a fin de poder describir las características de la misma. |
Muestra aleatoria | Conjunto de unidades de muestreo tomadas de la población de interés de manera aleatoria (la muestra NO las unidades muestrales). |
Sitio de Inventario | Unidad muestral básica del inventario forestal. Cuando la superficie en la que se levanta la información de diámetros normales y alturas es conocida se les denomina sitios de dimensiones fijas. Cuando es en base a Relascopio se les denomina sitios de Relascopio o de dimensiones variables. |
Modelo de volumen VTA/RTA | Expresión matemática que se utiliza para obtener el volumen estimado de los arboles medidos en un sitio de inventario. Su volumen re refiere como Volumen Total Árbol (VTA) cuando esta ecuación incluye el volumen e ramas. Los modelos que solo modelan el volumen fuste se denominan Rollo Total Árbol (RTA). |
Relascopio | Instrumento que permite lanzar ángulos visuales horizontales para evaluar el área basal de una masa forestal. Instrumento básico del inventario forestal. |
Factor de área basal | Cantidad en metros cuadrados por hectárea que representa cada árbol incluido en el conteo de Relascopio. Su valor depende del ángulo visual del instrumento. |
Estimador Estadístico (Estimadores muestrales) | Descripción matemática (formula) que establece las reglas de cálculo para la obtención de los valores estimados de una población muestreada. |
Valor estimado | Resultado de aplicar a un conjunto de datos de una muestra su respectivo Estimador Estadístico. |
Parámetro poblacional | Valor que caracteriza a la población de interés (m3/ha, m3 totales, área basal, arboles por ha, etc.) y que se busca estimar mediante el muestreo. |
Muestreo Simple al Azar | El más elemental de los diseños de muestreo donde cada muestra potencial se obtiene de manera aleatoria. Es la base de los demás diseños y estimadores muestrales. |
Muestreo Estratificado | Diseño de muestreo en el cual la población de interés se divide en sub-poblaciones más pequeñas pero más homogéneas. Permite la estimación estadística de los parámetros de las sub-poblaciones y de la población. Es el diseño de muestreo más usado en el inventario forestal. |
Teorema del límite central | Teoría fundamental del muestreo que demuestra que, durante muestreo repetido, las medias de la variable de interés Y obtenidas mediante muestreo al azar siguen una distribución normal a medida que el tamaño de muestra aumenta. |
Estimador de razón o proporción | Estimadores muestrales construidos con dos variables preferentemente correlacionadas. Estimadores de alta precisión pero que pueden ser sesgados. |
Error Muestral | Error inherente a cualquier proceso de muestreo de seleccionar una muestra que no sea representativa de la población de interés. A medida que aumenta el tamaño de muestra la probabilidad del error muestral disminuye. |
Confiabilidad estadística del 95 % | Probabilidad del error muestral. Probabilidad de seleccionar una muestra y que esta no represente a la población de estudio. Implica que 95% de las veces (19 de 20 veces), y bajo muestreo repetido, una muestra generara un intervalo de confianza que contiene a la media verdadera de la población. |
Intervalo de confianza | Establece los límites entre los cuales y con cierta confiabilidad estadística se ubica la media verdadera de la población. Cuando la confiabilidad estadística es del 95% el valor de intervalo es ± 2 veces la desviación estándar de la media. |
Error de Muestreo | Cociente de la media estimada respecto a la mitad de la amplitud de su intervalo de confianza. Es el intervalo de confianza visto de manera porcentual. |
Tamaño de muestra | Fragmento de la población, divida en unidades muestrales, de las cuales se obtiene la información de interés. Este se puede calcular siempre que se establezcan valores aceptables de confiabilidad estadística y de error muestral. |
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