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Anders als Beton, Kunststoff oder Stahl weist der Roh- und Werkstoff Holz eine große Inhomogenität hinsichtlich seiner verwertungsrelevanten Eigenschaften auf. Daraus folgt jedoch keinesfalls, dass Holz als Roh- und Werkstoff abzuqualifiziert werdem soll. Vielmehr ist es ein Ziel der holztechnologischen Forschung, die Inhomogenität von Holz aufgrund empirischer Gesetzmäßigkeiten aufzuklären, um mittels dieser Erkenntnisse "homogeneres Holz" zu ernten.

Zielsetzung dieser Arbeit ist es, statistische Konzepte zu liefern, die zur Beantwortung der Frage führen, welche Ausprägung von holztechnologisch relevanten Eigenschaften bei einer bestimmten Baumart unter welchen Wachstumsbedingungen zu erwarten ist. Solche Verfahren sind im Bereich der multivariaten Statistik zu finden, die gleichzeitig eine Vielzahl von Variablen in die Datenanalyse einbeziehen.

Im konzeptuellen Teil der Arbeit wird mit einem dreidimensionalen Datenboxansatz ein Rahmen für die Datenanalyse in holzkundlichen Untersuchungen vorgeschlagen.

Im methodischen Teil werden vor allem multivariate statistische Verfahren vorgestellt, die zur komplexeren Analyse der Datenbox dienen: die verallgemeinerte Regressionsanalyse; die multivariate Kreuzproduktzerlegung zur Beschreibung der Inhomogenität; die Profilanalyse zur Bestimmung von Profiltypen und Trennung von Gruppenprofilen; die dreimodale Faktorenanalyse zur Bestimmung der Struktur der Zusammenhänge zwischen Wachstumsbedingungen und Holzeigenschaften; der Kovarianzstrukturmodellansatz zur Testung von Strukturhypothesen über Zusammenhänge unter den Holzeigenschaften.

Im empirischen Teil werden die vorgestellten Verfahren zur Beantwortung von empirischen Fragestellungen aus der Holzforschung eingesetzt. Datensätze dreier abgeschlossener Holzforschungsprojekte dienen als Datengrundlage. Die Sekundäranalysen geben wertvolle und ungewohnte Einsichten in die Zusammenhänge zwischen Holzeigenschaften und den…

Schlagworte

Holz, Holzeigenschaften, Inhomogenität, multivariate Statistik, Regressionsanalyse, Kreuzproduktzerlegung, Profilanalyse, dreimodale Faktorenanalyse, Agrarwissenschaft