摘要: 差分模型是一种特殊随机参数模型，仅有一个参数为随机参数。对于未参与抽样建模的林分，差分模型首先对应变量在林龄Aij0时的期望函数求解关于随机参数的表达式，然后用非随机参数的估计值和应变量在Aij0时的观测值Yij0分别取代对应参数和数学期望E(Yij0)来估计随机参数。显而易见，Yij0相当于E(Yij0)的估计值。由于这种特有的统计特征，经典非线性回归模型不能准确地估计差分模型预测误差的方差。针对这一不足，依据非线性回归模型预测误差的方差估计量的推导过程，导出了一个适用于差分模型的预测误差的方差估计量，并给出一个应用示例。所提出的估计量充分地考虑了重复观测数据的自相关性和Yij0对预测的影响作用。结果表明，该估计量能够描述未抽样林分预测误差的方差及其构成分量的变化趋势，而对于抽样建模的林分应该使用非线性回归模型的估计量进行预测误差分析。