1.成長現象と成長モデル
　1.1森林の成長データ
　　1.1.1木材の市場価値
　　1.1.2木の基礎情報
　1.2単体の成長データに対する成長モデル
　　1.2.1単体の成長モデル
　　1.2.2様々な成長関数
　　1.2.3実データに対する適用
　　1.2.4成長関数の選択
　1.3成長関数選択のための規準の比較
　　1.3.1数値実験の設定
　　1.3.2規準量の比較
　1.4実データに対するモデル選択
2.一般化最小二乗法による集合体としての成長モデルの推定
　2.1密度管理図
　2.2一般化最小二乗法による推定
　2.3密度管理図の再推定
　2.4収穫表に対する適用
3.一般化多変量分散分析モデルによる成長分析
　3.1成長曲線モデル
　　3.1.1GMANOVAモデル
　　3.1.2林木直径成長データへの当てはめ
　3.2GMANOVAモデルに基づく仮説検定法
　3.3GMANOVAモデルに基づくモデル選択法
　3.4考察
4.成長要因探索のための変数選択
　4.1正規多変量線形モデルと最尤推定量
　　4.1.1正規多変量線形モデル
　　4.1.2最尤推定
　4.2モデル選択のためのリスクと情報量規準
　　4.2.1Kullback-Leiblerのリスク
　　4.2.2交差確認法
　4.3林木成長への応用
　　4.3.1被説明変数の作成
　　4.3.2説明変数について
　　4.3.3モデル選択
　　4.3.4CV規準による結果の考察
　4.A付録
5.成長パターンのクラスタリング
　5.1k平均法によるクラスタリング
　5.2情報量規準を用いたクラスター数の決定法
　5.3実データへの適用
　5.A付録
　　5.A.1（5.8）式の証明
　　5.A.2Kullback-Leiblerのリスクと情報量規準
6.一般化非線形混合効果モデル
　6.1ランダム効果を伴った多変量非線形回帰モデル
　6.2成長曲線モデル
　6.3成長曲線の推定
　6.4林分成長解析への適用
　6.A付録
7.一般化非線形混合効果モデルの炭素固定量評価への適用
　7.1成長曲線モデル
　7.2係数推定と成長予測
　7.3炭素固定量の評価
　7.4解析例
8.ベイズ統計を用いた成長モデル推定
　8.1不十分データからの推定
　8.2ベイズ法
　8.3成長パラメータのベイズ推定量
　8.4成長データへの適用
9.リスク評価のための統計分析
　9.1離散分布について
　　9.1.1二項分布
　　9.1.2ポアソン分布
　　9.1.3多項分布
　9.2離散分布による回帰モデル
　　9.2.1ロジスティック回帰モデル
　　9.2.2ポアソン回帰モデル
　　9.2.3多項ロジット回帰モデル
　9.3未知パラメータの推定
　9.4変数選択
　　9.4.1情報量規準
　　9.4.2デビアンス
　9.5結果の妥当性の検討
　　9.5.1予測値
　　9.5.2感受性・特異性
　9.6数値実験
　9.7解析例
10.成長モデルの最適化モデルへの応用
　10.1動的計画法モデル
　　10.1.1動的計画法ネットワーク
　　10.1.2変分法による最適化モデル
　　10.1.3離散化による動的計画法への変換
　10.2成長モデル
　10.3最適間伐計画の探求
　　10.3.1シミュレーション基本経営環境設定
　　10.3.2最適解
付録：使用データの解説
参考文献
索引