O modelo logspline aplicado aos transectos lineares.

A teoria denominada logspline density estimation, permite estimar o logaritmo de uma função densidade de probabilidade utilizando-se splines cúbicos, estima ção por máxima verosimilhança, e adição e remoção de nós seleccionados pelas estatísticas de Rao e Wald, respectivamente. Faz-se uma adaptação...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Rendas, L.M.P. (author)
Outros Autores: Alpizar-Jara, R. (author)
Formato: bookPart
Idioma:por
Publicado em: 2012
Assuntos:
Texto completo:http://hdl.handle.net/10174/6598
País:Portugal
Oai:oai:dspace.uevora.pt:10174/6598
Descrição
Resumo:A teoria denominada logspline density estimation, permite estimar o logaritmo de uma função densidade de probabilidade utilizando-se splines cúbicos, estima ção por máxima verosimilhança, e adição e remoção de nós seleccionados pelas estatísticas de Rao e Wald, respectivamente. Faz-se uma adaptação desta teoria para estimar a probabilidade de detecção sobre a linha central de um transecto percorrido, e consequentemente, a densidade populacional de animais no contexto da amostragem por distâncias. Avalia-se a metodologia das logsplines aplicadas aos transectos lineares através de um conjunto alargado de simulações, e comparam-se os resultados com a metodologia mais utilizada actualmente, implementada no programa DISTANCE (http://www.ruwpa.st-and.ac.uk/distance). Os nossos resultados mostram que a estima ção por logsplines é uma alternativa competitiva com os métodos actualmente mais utilizados. Em particular, a técnica revelou ser superior quando se tem funções de detecção do tipo exponencial negativa. Analisa-se um exemplo prático com população conhecida para exempli car a aplicabilidade destas técnicas.