Zusammenfassung
Empirischer Grundtatbestand in der Holzforschung bildet die Inhomogenität des Roh-und Werkstoffes Holz (Grammel 1989;Holz 1965). Verantwortlich hierfür sind verschiedene Einflußfaktoren, u. a. die Wachstumsbedingungen, aber auch die Position der Holzprobe im Baum. Mit der Darstellung einer multivariaten Datenanalysestrategie, der Datenboxzerlegung (Kreuzproduktzerlegung) (Cattell 1966;Stemmler u.Fahrenberg 1989) wird ein Beitrag zu einer differentiellen Holzforschung geliefert, deren Aufgabe hier in der Beschreibung, Erklärung, Vorhersage und Kontrolle von Holzeigenschaften in Abhängigkeit der Wachstumsbedingungen zu sehen ist. Am Beispiel einer Forschungsarbeit vonSauter (1992) wird dieser Ansatz kurz illustriert. Eine Übertragung auf andere Disziplinen der forstwissenschaftlichen Forschung erscheint sinnvoll und möglich.
Summary
The inhomogeneity of wood as a raw and working material must be accepted as one of the basic empirical facts of wood science (Grammel 1989;Holz 1965). Different influencing factors are responsible for this, e.g. growth conditions or the position of a sample in the tree. With the Multivariate Crossproduct-Partitioning (MCP) or Databox Partitioning described in this paper a statistical concept for differential wood science is proposed, whose central issue is the description, explanation, prediction and control of wood properties in relation to growth conditions. An example from a wood science project bySauter (1992) serves to illustrate this strategy. The transfer of this formal concept to other branches of forest science appears both sensible and feasible.
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Mutz, R., Sauter, U.H. Datenanalysestrategien in der forstlichen Forschung mittels Datenbox und multivariater Kreuzproduktzerlegung am Beispiel der Holzforschung. Forstw Cbl 115, 193–201 (1996). https://doi.org/10.1007/BF02738598
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