Metodos computacionalmente intensivos na estimação do numero de especies

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Trinca, Luzia Aparecida
Data de Publicação: 1988
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1579425
Resumo: Orientador: Gabriela Stangenhaus
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spelling Metodos computacionalmente intensivos na estimação do numero de especiesBiomatemáticaEstatísticaOrientador: Gabriela StangenhausDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da ComputaçãoResumo: Em diversos estudos de ecologia de comunidades tem-se como interesse a diversidade de espécies medida, Geralmente, através de um índice.Vários índices de diversidade são discutidos na literatura biológica e nos últimos anos tem-se recomendado o uso de medidas mais simples e objetivas, como o número de espécies na comunidade. Neste trabalho o método bootstrap foi aplicado à estimação do numero de espécies e de sua variância quando a amostragem é por quadrats. O desempenho do método bootstrap, sob diferentes riquezas de espécies e diferentes relações espécie -abundancia, foi avaliado quando o tamanho da amostra e o tamanho dos quadrats variam, usando-se comunidades simuladas. Para comunidades com poucas espécies raras boas estimativas foram obtidas para qualquer tamanho de amostra e de quadrat. Nesse caso, as faixas de confiança para a curva do número de espécies em relação ao tamanho da amostra mostraram-se eficientes na indicação do tamanho de amostra suficiente para estimar o número total de espécies em uma amostragem seqüencial. Para comunidades com muitas espécies raras, o método bootstrap, em geral, subestimou ligeiramente o número de espécies. O vício das estimativas tendeu a zero com o aumento do tamanho da amostra e essa convergência foi mais rápida para quadrats maiores. Esses resultados indicam que, talvez, . alguma correção a ser determinada, venha a melhorar o desempenho do método bootstrap, eliminando o vício. Mesmo no caso de espécies muito raras, a construção de faixas de confiança para a curva do número de espécies em, relação ao tamanho da amostra pode ser usada como um guia em uma amostragem seqüencial. Finalmente, o método bootstrap foi aplicado a um conjunto de dados da mata de Santa Genebra, Campinas, S.P.Abstract: Several community ecological studies focuses their interest in the species diversity measured, generally, by an index. Biological literature has discussed a variety of indexes and it has been recommended, in the last few years, the use of measures that are simpler and more, objective, as the number of species in a community. The bootstrap method was applied, in this work, to estimate the number of species and its variance, when sampling is made by quadrats. The performance of the bootstrap method was analyzed through simulated communities, varying the sample and quadrat sizes. Different species richness and species-abundance relations were considered. Good results were obtained for communities with few rare species, for ala sample and quadrat sizes considered. In this case it was shown that confidence bands for the number of species vs. sample size curve, could be efficiently used to indicate the sample size needed to estimate the total number of species in the community, in a sequential scheme. The bootstrap method slightly underestimates the species number in communities with many rare species. This bias goes to zero as the sample size increases and faster convergence is achieved for bigger quadrats. The results lead us to think that a correction, to be determined, will improve the bootstrap performance. Even in this case, confidence bands for the species number vs. sample size curve can be used as a guide in a sequential sampling scheme. To conclude, the bootstrap method was applied to a set of data obtained in the Santa Genebra woods, Campinas, S.P.MestradoMestre em Estatística[s.n.]Stangenhaus, Gabriela, 1947-Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Ciência da ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em EstatísticaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASTrinca, Luzia Aparecida19881988-02-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf100 f.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1579425TRINCA, Luzia Aparecida. Metodos computacionalmente intensivos na estimação do numero de especies. 1988. 100 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1579425. Acesso em: 14 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/52769porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-05-23T16:44:12Zoai::52769Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-05-23T16:44:12Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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