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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.11.2009.tde-11032009-143806
Document
Auteur
Nom complet
Sandra Vergara Cardozo
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Piracicaba, 2009
Directeur
Jury
Dias, Carlos Tadeu dos Santos (Président)
Cárdenas, Ramiro Ruiz
Magro, Teresa Cristina
Mourão, Gerson Barreto
Silveira, Liciana Vaz de Arruda
Titre en portugais
Função da probabilidade da seleção do recurso (RSPF) na seleção de habitat usando modelos de escolha discreta
Mots-clés en portugais
Análise de regressão e correlação
Boostrap Jackniffe re-amostragem
Ecologia animal - Métodos estatísticos
Habitat - Seleção
Inferência em população animal
Modelos matemáticos
Probabilidade aplicada.
Resumé en portugais
Em ecologia, o comportamento dos animais é freqüentemente estudado para entender melhor suas preferências por diferentes tipos de alimento e habitat. O presente trabalho esta relacionado a este tópico, dividindo-se em três capítulos. O primeiro capitulo refere-se à estimação da função da probabilidade da seleção de recurso (RSPF) comparado com um modelo de escolha discreta (DCM) com uma escolha, usando as estatísticas qui-quadrado para obter as estimativas. As melhores estimativas foram obtidas pelo método DCM com uma escolha. No entanto, os animais não fazem a sua seleção baseados apenas em uma escolha. Com RSPF, as estimativas de máxima verossimilhança, usadas pela regressão logística ainda não atingiram os objetivos, já que os animais têm mais de uma escolha. R e o software Minitab e a linguagem de programação Fortran foram usados para obter os resultados deste capítulo. No segundo capítulo discutimos mais a verossimilhança do primeiro capítulo. Uma nova verossimilhança para a RSPF é apresentada, a qual considera as unidades usadas e não usadas, e métodos de bootstrapping paramétrico e não paramétrico são usados para estudar o viés e a variância dos estimadores dos parâmetros, usando o programa FORTRAN para obter os resultados. No terceiro capítulo, a nova verossimilhança apresentada no capítulo 2 é usada com um modelo de escolha discreta, para resolver parte do problema apresentado no primeiro capítulo. A estrutura de encaixe é proposta para modelar a seleção de habitat de 28 corujas manchadas (Strix occidentalis), assim como a uma generalização do modelo logit encaixado, usando a maximização da utilidade aleatória e a RSPF aleatória. Métodos de otimização numérica, e o sistema computacional SAS, são usados para estimar os parâmetros de estrutura de encaixe.
Titre en anglais
Resource of selection probability function (RSPF ) the habitat selection using discrete choice models (DCM)
Mots-clés en anglais
Discrete choice model (DCM)
Generalized nested logit model (GNL)
Parametric and non-parametric bootstrapping
Random utility maximization
Resource selection function (RSF)
Resource selection probability function (RSPF)
Resumé en anglais
In ecology, the behavior of animals is often studied to better understand their preferences for different types of habitat and food. The present work is concerned with this topic. It is divided into three chapters. The first concerns the estimation of a resource selection probability function (RSPF) compared with a discrete choice model (DCM) using chi-squared to obtain estimates. The best estimates were obtained by the DCM method. Nevertheless, animals were not selected based on choice alone. With RSPF, the maximum likelihood estimates used with the logistic regression still did not reach the objectives, since the animals have more than one choice. R and Minitab software and the FORTRAN programming language were used for the computations in this chapter. The second chapter discusses further the likelihood presented in the first chapter. A new likelihood for a RSPF is presented, which takes into account the units used and not used, and parametric and non-parametric bootstrapping are employed to study the bias and variance of parameter estimators, using a FORTRAN program for the calculations. In the third chapter, the new likelihood presented in chapter 2, with a discrete choice model is used to resolve a part of the problem presented in the first chapter. A nested structure is proposed for modelling selection by 28 spotted owls (Strix occidentalis) as well as a generalized nested logit model using random utility maximization and a random RSPF. Numerical optimization methods and the SAS system were employed to estimate the nested structural parameters.
 
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Sandra_Cardozo.pdf (1.99 Mbytes)
Date de Publication
2009-03-19
 
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