Un modelo de regresión Poisson no lineal para extinción de especies en hábitats fragmentados.
Cargando...
Fecha
2022-09-22
Autores
Director
Enlace al recurso
DOI
ORCID
Google Scholar
Cvlac
gruplac
Descripción Dominio:
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Santo Tomás
Compartir
Documentos PDF
Cargando...
Resumen
La Bioestadística es el conjunto de métodos estadísticos utilizados principalmente en biología, incluido el diseño de experimentos biológicos, la recopilación de datos experimentales y el análisis estadístico de estos tipos datos. Un gran número de biólogos recopilan diferentes tipos de datos, de diferentes rincones del mundo. Generalmente, estos datos contienen diferentes tipos de variables dependientes e independientes que pueden analizarse utilizando modelos de regresión lineales o no lineales. En la actualidad, las actividades humanas (construcción de presas, deforestación, etc.) y el cambio climático representan una amenaza para un gran número de especies animales y plantas, y la extinción de las especies representa una gran parte de la investigación biológica y bioestadística. En cuanto a la modelización estadística de la extinción de especies y sus posibles causas, es común encontrar en propuesta de Regresión Normal No Lineal, Lo cual reducir error, dado que la variable respuesta corresponde al número de especies en ciertas áreas de interés a lo largo del tiempo, por lo que la Regresión de Poisson no Lineal será una suposición más apropiada. En este proyecto, se propone la Regresión de Poisson No Lineal con el objetivo de ajustar los datos sobre el número de especies en hábitats fragmentados. En particular, tiene como objetivo realizar el Modelo de Gibson et al. (2013), que es un modelo No Lineal para la variable número de especies, en función del área de los fragmentos y la fragmentación del hábitat. Este proyecto demuestra que la Regresión de Poisson No Lineal es más eficiente que otros tipos de Regresiones, al ajustar tipos de datos comunes en bioestadísticas como el número de especies en función del tiempo y el área de los fragmentos. Los resultados mostraron que existe una correlación negativa entre el número de especies restantes y el tiempo. A medida que pasa el tiempo, el número de especies restantes disminuye, existe una correlación positiva entre el número de especies restantes y el área de la isla. Las islas más grandes tienen más especies restantes, pero con el paso del tiempo, la tasa de extinción de las islas más grandes es más alta que la de las islas pequeñas. Sin embargo, las especies restantes en la isla eventualmente se extinguirán hasta la situación en la que solo quedaran una o dos especies que básicamente tienden a extinguirse hasta 15 años. Para usar Regresión Normal no Lineal y Regresión de Poisson no Lineal respectivamente, comparando la Regresión Original de luke et al. (2013), el valor R2 también es más alto que las otras dos regresiones, por otro lado, la Regresión de Poisson no Lineal tiene un intervalo de confianza más pequeño y menor la desviación residual y AIC. Se puede concluir que la Regresión Poisson no lineal es más eficiente que la Regresión Normal no Lineal.
Abstract
Biostatistics is the set of statistical methods used mainly in biology, including the design
of biological experiments, the collection of experimental data, and the statistical analysis of
these data. Numerous biologists collect di erent data, from di erent corners of the world.
These data contain di erent dependent and independent variables which can be analyzed
using linear, or nonlinear regression models. At present, the human activities (dam building,
deforestation, etc.) and climate change represent a threat to numerous animal and plant species,
and the extinction of the species represents a large part of biological and biostatistical
research. Regarding the statistical modeling of the extinction of species and its causes, it is
common to nd out most of the research are using the Nonlinear Normal Regression, this
kind of Regression is mistakenly assumed, the response variable corresponds to the number
of species in certain areas of interest with time passing, thus Nonlinear Poisson regression
would be a more appropriate assumption. In this project, the Nonlinear Poisson regression
is proposed, aiming to t data concerning the number of species in fragmented habitats. In
particular, it aims to re ne the Island Biogeographic Model in Gibson et al. (2013), which
is a Nonlinear model for the variable number of species, as a function of the area of the
fragments and habitat fragmentation. This project proves that Nonlinear Poisson Regression
is more e ective than other types of regressions. When tting the data in biostatistics,
the variable includes the number of species, time, and the area of fragments. The results
showed that there have a negative correlation between the number of remaining species and
time, with time passing, the number of remaining species is decreasing, there is a positive
correlation between the number of remaining species and the island area, larger islands have
more number of remaining species, but with the time passing, the extinction rate of larger
islands is higher than small islands, however by the end, the remaining species on the island
will eventually become extinct to the situation where only have one or two species remaining.
For using Nonlinear Normal Regression and Nonlinear Poisson Regression respectively,
comparing the regression original from Luke et al. (2013), the R2 value is also higher than
the other two regressions. In other hand, the Nonlinear Poisson Regression has a smaller
con dence interval and residual deviance and AIC. We can concluded that when using Nonlinear
Poisson Regression, the regression analysis of data is more e ective than using the
Nonlinear Normal Regression.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Lai, Q. (2022). Un modelo de regresión Poisson no lineal para extinción de especies en hábitats fragmentados. [Trabajo de maestría, Universidad Santo Tomás]. Repositorio institucional.