Die Vorhersage der Verteilung quantitativer Variablen in einem Waldbestand ist f r Forstwirte von gro em Interesse, um Waldressourcen zu bewerten und zuk nftige waldbauliche Ma nahmen zu planen. Ziel dieser Forschung war es, die Verteilung quantitativer Variablen f r Quercus brantii var. persica in gesch tzten, gesch digten und nat rlichen W ldern im Iran zu modellieren. Gamma-, Beta-, Normal-, Lognormal-, Exponential- und Weibull-Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktionen wurden an die H he, den Durchmesser des Brusth hendurchmessers und die Kronenverteilung der B ume angepasst. Die Variablen der Verteilungsfunktionen wurden mithilfe der Maximum-Likelihood-Sch tzmethode gesch tzt. Die tats chliche Wahrscheinlichkeit und die aus den Funktionen abgeleitete Wahrscheinlichkeit wurden mithilfe von Kolmogorov-Smirnov- und Anderson-Darling-Tests verglichen.
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