抽样实习报告-).doc

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福建农林大学林学院

实习专题报告

学生姓名：

专业名称：

统计学

年级：

2007年级

学号：

070482014

指导教师：

陈昌雄

教师职称：

副教授

成绩：

二OO九年十二月

一、实习目的

1、通过实习掌握仪器操作和基本技能，掌握树高和胸径的测量方法。

2、了解回归分析的原理及估计方法，通过测量后山林地的树木（主要是马尾松和阔叶林）来分别获得马尾松和阔叶林的平均树高。

3、掌握仪器操作和基本技能，使理论与实践紧密结合在一起，通过将课上理论知识与课外实习相结合，增强自己的实践操作能力，验证提高所学理论知识，拓宽视野，增长知识面，增强对本学科的感性认识。

二、实习时间：

2009年12月27日至2009年12月31日

三、实习单位：

福建农林大学校园后山

四、实习主要内容

内容一：

马尾松与阔叶林的测定

（一）实习要求：

1、认真严谨，使用前先要熟悉仪器，在使用的时候要严格按照使用说明书，注意保护仪器不受损伤。

2、实验结果要符合精度要求。

3、选择树木时要注意考虑周围环境地形的影响因素，对不同的地形测量树高所选择距离有所差异，一般选择水平距离为15米的地方测量树高。

4.要均匀的选择胸径不同的树木。

（二）实习仪器

计算器，测高器、皮尺、测径尺等

（三）实习步骤

1、本次调查分为小班调查，在实现规划好的林班采取抽样方法，选取马尾松和阔叶林进行胸径和树高的测量，并且每个小班分别选取马尾松和阔叶林各5株。

2、用事先准备好的130厘米的垂直量尺，以调查的树的底部为根基，垂直量取树干130厘米的部分，做好标记，用测径尺在标志的部分量取树干的胸径。

并记录数据

3、量取树木的树高，以欲测量的树木的根基为始端，用皮尺水平截取15米的距离，在距离的树木水平距离15米的地方，用测高器瞄准树木的树冠，固定测高器的数值为X1,再次用测高器瞄准树木的基部，固定测高器的数值为X2，如果X2的值为正，则树高为Y=X1－X2,如果X2的值为负，则树高Y=X1＋X2。

并记录数据。

4、在实测中，常常会遇到无法用测高器瞄准树木基部的情况，这时，可以以人或物为标的物，以人或物立足于树木的基部，用测高器瞄准人（物）的顶部，读取数值，再用步骤3的方法截取数据，在此基础上加上该人（物）的高度，此时得出的数值Y才为树高。

并记录数据。

内容二：

（一）用计算机分别对马尾松和阔叶林的数据拟合出回归方程

1、将后山所测去的马尾松和阔叶林的树高和胸径数据分别进行归纳整理，分组得到马尾松和阔叶林的径阶和所对应的株数，按照每组胸径的径阶所测得的株

数作为权重来计算树的平均高度，得到结果如下：

：

3.分别做出马尾松树高与胸径的散点图，根据所做的散点图可以看出马尾松树高与胸径的关系可能是对数模型或者是指数模型，然后对所做的散点图分别添加指数趋势线和对数趋势线（如下图所示），并各自做出它们的决定系数。

4.模型的选择：

决定系数是一个回归线与样本观测值的拟合优度的相对指标，反映了因变量的差异中能用自变量解释的比例。

比较两个模型，由于对数模拟的决定系数大于指数模拟的决定系数，即采用对数模型可以更好的解释马尾松的树高与胸径的关系，且以上指数曲线不符合实际情况，因为不可能随着直径增加树高增加得越来越快，最终会有一条渐近线，故马尾松和阔叶林均采用对数模型来模拟则得到马尾松和阔叶林的模拟方程如下：

马尾松：

=4.3577*Ln（d）-0.4602阔叶林：

=5.3759*Ln（d）-2.1156

（二）分别整理马尾松和阔叶林的胸襟数据如下：

1.后山测得马尾松和阔叶林的胸径数据如下

内容（三）：

实习结果与分析

1.马尾松的总体树高结果分析：

马尾松的平均胸径的计算：

抽样方差=0.008794

标准差S==0.093777

绝对误差△=t=0.183803

用林分算术平均胸径计算

=14.6602

=4.3577*Ln（）-0.4602=11.24083

相对误差E==0.016351

估计精度ρ=1-E=98.36486275%

有结果可知回归估计量的估计精度超过了90%。

用林分平方平均胸径计算

=15.8521

=4.3577*Ln（）-0.4602=11.58145

相对误差E==0.01587

估计精度ρ=1-E=98.41295349%

有结果可知回归估计量的估计精度超过了90%。

2.阔叶树的总体树高结果分析：

阔叶林的平均胸径的计算：

抽样方差=0.010101

标准差S==0.100503

绝对误差△=t=0.196986

用林分算术平均胸径计算

=12.5029

=5.3759*Ln（）-2.1156=11.46371

相对误差E==0.017524

估计精度ρ=1-E=98.24759%

有结果可知回归估计量的估计精度超过了90%。

用林分平方平均胸径计算

=13.4437

=5.3759*Ln（）-2.1156=11.85374

相对误差E==0.017009

估计精度ρ=1-E=98.29913%

有结果可知回归估计量的估计精度超过了90%。

实习心得体会

在这次的实习中，我和其他的小组成员通过动手实测马尾松和阔叶林的树高和胸径，掌握了罗盘仪、测高器基本操作，在实测中通过处理不同情况下的测取树高的方法，进一步熟练地将测量仪器的操作技能巧妙地结合到实际当中，积累了不少在课本中无法学到的知识，丰富了我的实践经验。

在实地测量中，我不仅懂得了林业知识中的林班的划分，也了解了树种的相关知识，在实地测取树木的胸径和树高的过程中，我学会了与其他小组成员的配合，增进了同学之间的感情，本着严密严谨的态度认真负责地量取每棵树木的胸径和树高，并及时予以记录。

当然，本次的实习重点并非仅仅只是测树，在实地测量收集数据后，将数据进行处理分析也是本次实习的精华所在。

作为一名统计学专业的学生，如何学会根据实际情况进行调查取样并进行统计分析才是我们所应该领悟到得实习精神。

在撰写本次的实习报告之前我综合应用了excel软件和spss软件，结合本学期所学的抽样技术知识和回归分析等学科知识，成功模拟出了拟合度较高的回归方程，这对后期的数据精度分析做了一个很大的辅助作用。

在此基础上，通过系统性的整理后山每木检尺数据，利用回归估计的相关知识，利用林分平均胸径的方法计算出本次实习所测取的数据的精度，由于在本次实习过程中，大家的相互配合以及严谨的工作态度，使得这次实习所测取的数据来进行总体平均树高的估计的精度比较高。

在这次的实习中，我领悟到了做为一名统计专业的学生，在将来要想从事统计方面的工作就必须本着严肃严谨的科学态度，我们不仅仅要学会单纯的数据处理，也要系统掌握实际抽样的方法，将抽样技术切实地应用到生活中，抽样调查作为一种收集信息资料的科学方法和手段，在信息化的今天，它在我国必将有更广泛的推广和应用。

经管这次的实习结束了，但是在这次实习里，我学会了很多东西，懂得了很多道理。

我很珍惜学校为我们安排这次实习，更深刻的体会了必须学好当前的课本知识才能在实习中应用出来，课本中的知识只有在实习中才能的到巩固。

我将永远珍惜这段经历。