Effects of multicollinearity and autocorrelation on the variable-exponent taper functions

Les effets de la multicolinearite, de l'autocorrelation et de deux strategies d'echantillonnage sont etudies sur deux nouvelles fonctions de defilement a exposant variable a l'aide de simulations Monte Carlo. Les deux equations sont derivees a partir du modele de Kozak (1988). Les resultats de l'etude indiquent que les predictions sont non biaisees meme si le modele de defilement possede de fortes multicolineante et autocorrelation. Par contre, les estimations sont beaucoup plus variables lorsque la multicolinearite est importante. L'emploi d'observations uniques par arbre (erreurs non correlees) n'ameliore pas le pouvoir de prediction des fonctions. Les fonctions de defilement basees sur une selection uniforme des arbres a echantillonner predisent bien les variables dependantes mais fournissent de moins bonnes estimations des parametres que la selection aleatoire.