Test of subjective methods for data collection and analysis of data errors influence on management suggestions

Vid skogsbruksplanläggning är det viktigt att kunna samla in data med så hög kvalitet som möjligt om skogstillståndet samtidigt som kostnaderna för inventeringen hålls på en rimlig nivå. Det är också viktigt att kunna ange ett ekonomiskt optimalt åtgärdsförslag för att markägaren ska få ut högsta möjliga avkastning från sitt skogsinnehav, förutsatt att det är målet. I dagsläget använder sig Norrskog m.fl. av en subjektiv inventeringsmetod där de med hjälp av olika stödmätningar uppskattar skogstillståndet och utifrån en bedömning föreslår åtgärder. I detta arbete har två olika planläggningsmetoder studerats med avseende på kvalitet och tidsåtgång där resultatet har jämförts mot en objektiv cirkelyteinventering. Vidare har de subjektiva åtgärdsförslagen jämförts mot de åtgärdsförslag som genererats utifrån analyser med Indelningspaketet av skogstillståndet utifrån data från både de subjektiva och den objektiva inventeringen. Studien är gjord på tolv gallrings- och slutavverkningsavdelningar på två privatägda fastigheter belägna i Jämtlands län. Den subjektiva inventeringen är utförd av fyra planläggare anlitade av Norrskog för mångbruksplanläggning, medan den objektiva inventerigen är gjord av författaren. De två olika subjektiva inventeringsmetoder som testats är: MetodA- Subjektiv bedömning med stödmätning och Metod B -Klavning av tre subjektivt utlagda cirkelprovytor. V ariansanalysen visar att det endast är för variablerna stamantal och tidsåtgång som det inte går att utesluta en viss signifikant skillnad mellan de båda subjektiva inventeringsmetoderna. Däremot visar resultatet av plottningen av olika beståndsvariabler att det finns en tendens till underskattning av framförallt volym och grundyta för bestånd med höga volymer, som i detta fall består av gammal granskog. För variablerna medeldiameter, medelhöjd och ålder går det utifrån resultatet inte att se någon skillnad mellan de olika metoderna. Den genomsnittliga medeldifferensen gentemot den objektiva inventeringen blev något lägre med metod B för alla beståndsvariabler utom för ålder och medelhöjd. Resultaten visar att det i vissa fall kan tillåtas stora avvikelser i beståndsdata, framförallt volymen, utan att det påverkar åtgärdsförslagen vid en analys med lP medan det i andra fall räcker med en över- eller underskattning på knappt 5% för att det ska leda till ett avvikande åtgärdsförslag och därmed en inoptimalförlust. Antalet avvikande åtgärdsförslag blev betydlig fler vid den subjektiva bedömningen än vad en analys med lP utifrån subjektiva data gav. De flesta av de avvikande åtgärdsförslagen kommer från medelålders och talldominerande bestånd där det i många avdelningar var aktuellt med gallring. Att enbart utifrån denna studie avgöra vilken inventeringsmetod som är den mest kostnadseffektiva och samtidigt ger den bästa tillståndsbeskrivningen är inte lätt. studien visar däremot att det är betydligt viktigare att minimera totalkostnaden för beslutsförlusten än att enbart minimera inventeringskostnaden. Det gäller bara att markägaren är medveten om hur stor förlusten kan bli p.g.a. avvikande åtgärdsförslag. Det finns således ett stort ekonomiskt utrymme för att i framtiden utveckla alternativa inventerings- och analysmetoder.When making forest management plans it is very important to have high quality data about the forest stand, and the costs for the inventory should be reasonable. It is also important to give the forest owner econornically optimal management proposals (if that is the owners objective). Today surveyors in Norrskog are estimating forest stand data and giving management suggestions by using traditional subjective inventory methods. In this study the quality of stand data and the time used have been studied for two different subjective inventory methods, and campared with an objective circular sample plot method. The management alternatives generatedfrom the Forest Management Planning Package (FMPP), based on analysis for both the subjective and objective inventory, have been campared with the surveyors' management proposals. Twelve thinning and final felling stands situated on two private forest holdings in the county of Jämtland have been studied. The subjective inventory was made by four surveyors working for Norrskog, while the objective inventory was made by the author. The methods studiedare Method A, a subjective estimation including measuring on subjectively ehosen places, and Method B, calipering of all trees on three circular plats on subjectively ehosen places. The results show that same stand characteristics were measured with higher precision than others. The variables Mean height, Mean diameter and Stand age were procured with high precision. For Basal area and Volume there was a tendency to underestimate with Method A in old spruce stands with high stand volume. The analysis of variance showed a significant difference between the two subjective methods for the variables Number of stems and Time used, but not for other variables. According to the mean difference, Method B was better for all of the stand variables except for Stand age and Mean height. The analysis with FMPP showed that in same cases large divergences in Stand volume had no effect on the management proposals, while in other cases an Underestimatian of lessthan 5 % could give a different proposal and an econornic loss. The subjective inventory gave alarger number of diverting proposals than analysis with FMPP using data from the subjective in ventory method. Most of the diverting proposals came from middle age pine stands, which rnight be thinned. It is important that an evaluation of forest inventory methods is based on eost-plus-loss analyses. The total east of a method is calculated as the sum of in ventory east and expected losses due to inoptimal decisions. It is also important that the forest owners are conscious about the sizes of these losses. Forthat reasonthere is a large econornical motivation for testing alternatives in inventory- and analysis methods

Peer effects at work: The common stock investments of co-workers

Stock market behavior of individual investors is highly correlated with stock market behavior of their co-workers. For example, a ten percentage point increase in the fraction of co-workers that purchase stocks in a given month is associated with a two percentage point increase in the likelihood of individuals making a purchase. The high correlation exists even after taking controlling for individual socio-demographic characteristics and for time, stock, zip code, and plant fixed effects. Using data on family relations and on residential zip code, we show that the high correlation is not driven by peer effects at the family or zip code level. Moreover, workplace peer effects appear to be strong relative to geographical peer effects

Non-Standard Errors

In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty: Non-standard errors (NSEs). We study NSEs by letting 164 teams test the same hypotheses on the same data. NSEs turn out to be sizable, but smaller for better reproducible or higher rated research. Adding peer-review stages reduces NSEs. We further find that this type of uncertainty is underestimated by participants

The Sovereign Debt Crisis: Rebalancing or Freezes?

Using high-frequency data we document that episodes of market turmoil in the European sovereign bond market are on average associated with large decreases in trading volume. The response of trading volume to market stress is conditional on transaction costs. Low transaction cost turmoil episodes are associated with volume increases (investors rebalance), while high transaction cost turmoil periods are associated with abnormally low volume (market freezes). We find suggestive evidence of market freezes in response to shocks to the risk bearing capacity of market makers while investor rebalancing is triggered by wealth shocks. Overall, our results show that the recent sovereign debt crisis was not associated with large-scale investor rebalancing

Reliable capacity provisioning for distributed cloud/edge/fog computing applications

The REliable CApacity Provisioning and enhanced remediation for distributed cloud applications (RECAP) project aims to advance cloud and edge computing technology, to develop mechanisms for reliable capacity provisioning, and to make application placement, infrastructure management, and capacity provisioning autonomous, predictable and optimized. This paper presents the RECAP vision for an integrated edge-cloud architecture,discusses the scientific foundation of the project, and outlines plans for toolsets for continuous data collection, application performance modeling, application and component auto-scaling and remediation, and deploymentoptimization. The paper also presents four use cases from complementing fields that will be used to showcase the advancements of RECAP

Non-Standard Errors

In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty: Non-standard errors (NSEs). We study NSEs by letting 164 teams test the same hypotheses on the same data. NSEs turn out to be sizable, but smaller for better reproducible or higher rated research. Adding peer-review stages reduces NSEs. We further find that this type of uncertainty is underestimated by participants

Non-Standard Errors

In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in sample estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty: non-standard errors. To study them, we let 164 teams test six hypotheses on the same sample. We find that non-standard errors are sizeable, on par with standard errors. Their size (i) co-varies only weakly with team merits, reproducibility, or peer rating, (ii) declines significantly after peer-feedback, and (iii) is underestimated by participants