DiplomovÃ¡ prÃ¡ce â ProstorovÃ¡ neurÄitost geodat v ... - kvhem

More documents

Recommendations

Info

C10.80.6P0.40.200 1 10 100 1000 10000O les [km]DMU_LPIS CLC 90 CLC 2000Obr. 10: Pravděpodobnost výskytu kalouse ušatého v závislosti na celkovémobvodu lesních polygonů v jednotlivých kvadrátech.V modelech s prediktorem D byla zkoumána závislost výskytu kalouse naploše zemědělské půdy v kvadrátu (viz obr. 11). Hodnoty prediktorů ipravděpodobnosti získané z LPIS i CORINE se příliš neliší, největší rozdíl je asi 7%při rozloze 50 km 2 .1D0.80.6P0.40.200 50 100 150 200 250 300S zemědělská půda [km 2 ]DMU_LPIS CLC 90 CLC 2000Obr. 11: Pravděpodobnost výskytu kalouse ušatého v závislosti na celkové rozlozezemědělské půdy v jednotlivých kvadrátech.46
Hodnoty obvodů zemědělské půdy byly v LPIS v rozmezí od 2 do 1750 km,zatímco u CLC od 5 do 399 km, tudíž u LPIS byly i více než 4-krát vyšší, díky čemužjsou u tohoto prediktoru i největší pravděpodobnostní rozdíly ze všech. Při obvodu390 km je rozdíl 25% (viz obr. 12).1E0.80.6P0.40.200 1 10 100 1000 10000O zemědělská půda [km]DMU_LPIS CLC 90 CLC 2000Obr. 12: Pravděpodobnost výskytu kalouse ušatého v závislosti na celkovémobvodu zemědělské půdy v jednotlivých kvadrátech.5.2 Statistická významnost odhadnutých parametrůKromě hodnot parametru logistické regrese β1 byla Waldovým testemvypočítána statistická významnost tohoto parametru, neboli pravděpodobnostzamítnutí nulové hypotézy, která platí. Zamítnutí platné nulové hypotézy se nazýváchyba prvního druhu (α) a pravděpodobnost chyby prvního druhu je obecněstanovena na maximální velikost P(α) = 0,05 = 5% (Soukup, 2010). Vypočítanáhladina významnosti (v R uvedená ve sloupci Pr ( >⏐z⏐)) musí být tedy menší nežstanovená hladina významnosti α, aby bylo možné hypotézu H 0 zamítnout. Čímnižší je vypočítaná hladina významnosti, tím vyšší je statistická významnost(Soukup, 2010). V následující tabulce (tab. 3) jsou znázorněny odhady parametrůjednotlivých <strong>geodat</strong>abází spolu s hladinou významnosti α, s kterou je zamítnutanulová hypotéza, že daný prediktor nemá vliv na pravděpodobnost výskytu kalouseušatého.47
Page 1: ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V
Page 5 and 6: ABSTRAKTV první části této dipl
Page 7 and 8: OBSAH1. ÚVOD .....................
Page 9 and 10: 2. CÍLE PRÁCECelá práce vycház
Page 11 and 12: městské parky, sady a hřbitovy.
Page 13 and 14: 3.2 Popis dat3.2.1 Atlasové údaje
Page 15 and 16: Druhou a současnou generací LPIS
Page 17 and 18: Mnoho autorů mělo v posledních l
Page 19: Obr. 4: Rozdělení neurčitosti dl
Page 23 and 24: měření) se potom zvyšuje spolu
Page 25: Pokud je sběr dat prováděn pomoc
Page 29 and 30: zahrnovány do převažujících ce
Page 31 and 32: Druhová data byla přebrána z atl
Page 33 and 34: protože kořeny této rovnice moho
Page 35 and 36: Z těchto dvou rovnic získáme vzt
Page 37 and 38: 4. METODIKAV rámci této diplomov
Page 39 and 40: Následně byla vytvořena nová ve
Page 41 and 42: Z DMÚ bylo nejprve nutné získat
Page 43 and 44: parametru β‘ nachází s pravdě
Page 45: Pravděpodobnost výskytu kalouse p
Page 49 and 50: Překryv intervalů spolehlivosti b
Page 51 and 52: Největší rozdíly jsou i podle i
Page 53 and 54: navzájem záporně korelované - s
Page 55 and 56: 7. ZÁVĚRNa základě dosažených
Page 57 and 58: DORMANN C. F., PURSCHKE O., GARCIA
Page 59 and 60: MOUDRÝ V. & ŠÍMOVÁ P., 2012: In
Page 61 and 62: 9. PŘÍLOHYPříloha 1Mezinárodn
Page 63 and 64: 311 Listnaté lesy (Broad-leaved fo
Page 65 and 66: pm2=c(rep(0,počet))for (i in 1:po
Page 67 and 68: Příloha 5Porovnání měřítek m

DiplomovÃ¡ prÃ¡ce â ProstorovÃ¡ neurÄitost geodat v ... - kvhem

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?

DiplomovÃ¡ prÃ¡ce â ProstorovÃ¡ neurÄitost geodat v ... - kvhem