DOI
10.11606/T.11.2009.tde-11032009-143806
Documento
Autor
Nome completo
Sandra Vergara Cardozo
E-mail
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2009
Dias, Carlos Tadeu dos Santos (Presidente)
Cárdenas, Ramiro Ruiz
Magro, Teresa Cristina
Mourão, Gerson Barreto
Silveira, Liciana Vaz de Arruda
Título em português
Função da probabilidade da seleção do recurso (RSPF) na seleção de habitat usando modelos de escolha discreta
Palavras-chave em português
Análise de regressão e correlação
Boostrap Jackniffe re-amostragem
Ecologia animal - Métodos estatísticos
Habitat - Seleção
Inferência em população animal
Modelos matemáticos
Resumo em português
Título em inglês
Resource of selection probability function (RSPF ) the habitat selection using discrete choice models (DCM)
Palavras-chave em inglês
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)
Resumo em inglês
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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Data de Publicação
2009-03-19

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