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Metodi “Kernel” per la stima della densità di una popolazione biologica nel campionamento “Line Transect”

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possibile per f(0) è quello di Eidous (versione proposta in presenza di shoulder - 8), in caso contrario è indifferente la scelta tra Zhang-Karunamuni o Eidous (seconda versione – 10). Grazie alla simulazione si può capire quanto è difficile la scelta del parametro di lisciamento h, poiché vi è un trade-off tra varianza e distorsione: scegliendo un h basso si ha una minore distorsione ma una maggiore variabilità, tuttavia avviene esattamente il contrario optando per un valore di h elevato. Nei risultati proposti al capitolo 4 sono state utilizzate le finestre di lisciamento suggerite dagli autori per i rispettivi stimatori, tranne per il kernel gaussiano, dove si è utilizzata l’h proposta da Silverman nel 1986. Il quinto e ultimo capitolo riguarda le applicazioni. Si sono analizzati due dataset: • “Stake1 data”. Si tratta di uno studio sperimentale condotto per valutare la performance dei vari stimatori conoscendo la densità reale (37,5 paletti di legno per ogni ettaro). Si nota che vi è un valore anomalo, ovvero un caso rilevato oltre la soglia di troncamento w, questo dato si è deciso di eliminarlo. Applicando il test parametrico di Zhang si osserva che è valida la condizione di shoulder. Scrivendo nel software R 2.3.1 gli opportuni comandi si sono trovate le stime della densità: le più performanti rispetto quella reale sono quella a nucleo gaussiano e quella di Eidous (versione consigliata in presenza di shoulder condition - 8). • “Hamingway data”. E’ uno studio reale che riguarda una popolazione di impala africani. Non si sono notati valori anomali e anche in questo caso si è assunta l’ipotesi di presenza di shoulder condition (si è utilizzato il test di parametrico di Zhang). Si sono trovate, come nel precedente dataset, le stima della densità, ma in questo caso non vi era alcun valore reale con cui raffrontarle. Si è VII
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Informazioni tesi

  Autore: Luca Massimo Girelli
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2005-06
  Università: Università degli Studi di Milano - Bicocca
  Facoltà: Scienze Statistiche
  Corso: Biostatistica e Statistica Sperimentale
  Relatore: Piero Quatto
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 128

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Parole chiave

d= [n*f(0)]/(2*l)
densità d
densità di una popolazione biologica
ecologia statistica
kernel
popolazione biologica
stima della densità d
transetto
transetto lineare

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