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Tarefas de Ecologia de Populações

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Começando

Sempre temos que começar de algum ponto...

1.Abre o programa Microsoft Excel.

2. Agora vamos aprender usar as ferramentas estatísticas do Excel.
Entre os dados a seguir nas colunas A e Bs:
Coluna A: 16, 14, 14, 13, 20, 21, 23, 23, 26, 11, 14, 27, 10, 15, 23, 12, 16, 18, 28, 17, 18, 25, 24, 24, 30, 19, 14, 16, 26, 18
Coluna B: 37, 38, 38, 37, 40, 41, 40, 40, 43, 36, 36, 42, 37, 39, 39, 36, 39, 38, 43, 37, 40, 40, 40, 42, 42, 40, 36, 39, 43, 39

Pode usar Word para copiar e colar).

Selecione: Ferramentas /Análise de Dados /Estatística Descritiva.. Selecione  A1:B30, verifique o intervalo de confiança na caixa, verifique as estatísticas descritivas da caixa (na parte inferior), selecione a saída: C1:E10, e acione OK. O que é o erro padrão, Mediano, Moda, Desvio Padrão, Variância, Kurtosis, Skewness, Intervalo de Confiança?

Desenvolvi um macro de Excel que fará quase todo as análises simples que você precisa.  E so baixar e instalar e pode analisar estatisticamente os dados que você coleta e registra em planilhas.

clique aqui para baixar o macro de Excel EcoPop

Copia a planilha de excel a ecopop e fazer as analises de novo.  Experimente outras funções

Teste os dados de acertos na provinha que vocês fizeram na primeira aula e compare a turma diurna (N= 32) com noturna (n = 15).  Tenta o chi-quadrado de EcoPop.
Acertos:  Diurna:27, 25, 29, 26, 30, 27, 28, 11, 7, 27, 26, 26, 27, 27, 23, 20, 27, 25, 21, 27, 28, 27, 26, 25, 20, 26, 27, 28, 26, 26, 28, 26, 27, 20, 25, 21, 26, 27, 28
Noturna; 15, 5, 9, 12, 14, 9, 12, 6, 5, 11, 10, 13, 12, 13, 14, 12, 13, 13, 13, 13, 11, 13, 13, 13, 11, 10, 11, 14, 13, 13, 13, 10, 10, 6, 13, 13, 14, 15, 14

Como vai comparar dados de tamanhos de amostragem diferentes?  Faz histograma dos dados

Tarefa parcial

Vamos tentar desenvolver um modelo que pode prever as explosões de uma mariposa desfolhadora no nordeste dos Estados Unidos, nos estados de Maine, Massachusetts, Vermont, New Hampshire, Connecticut, e New York. Nestes estados existem registros de áreas desfolhadas pela mariposa datando desde 1927, e os registros começaram no estado de New York após a primeira desfolhação em 1944. A dinâmica da desfolhação provavelmente está relacionada a dinâmica do tamanho populacional da mariposa em áreas amplas.  Usará as áreas de desfolhaçãoem periódos de t-1 e t-2 anos como preditores da área da desfolhação no ano t. Você também usará a temperatura média para tentar melhorar a sua previsão.

Os dados estão numa pasta de Excel que você deve baixar agora. 

Dados.
Área desfolhada foi mensurado em acres, a partir de mapas sintéticas produzidas pelo Serviço de Agricultura dos Estados Unidos, geralmente com um limite de deteção de 30% da perda de folhas.
A temperatura mensal foi obtido do Centro Nacional de Dados Climáticos: http://www.ncdc.noaa.gov/ghcn/ghcn.html. Foram escolhidas 32 estações meterológicas com dados mais completas entre as latitudes de 42.8 e44.9 N, e longitudes entre 68 e74 Oeste.

Estima a área total desfolhada nos seis estados e após fazer uma transformação logaritmica dos dados: xt = log10(Dt) onde Dt é a área desfolhada.

Estime a taxa de aumento da log da área desfolhada (rt = xt+1 - xt.

Use o modelo a seguir para sua regressão:

onde T1t é a temperatura média de janeiro em ano  t, T2t é a temperatura média de fevereiro no ano t, .... Os parâmetros  bi precisam ser estimados pela regressão.

As primeiras  3 termos da equação (após o intercepto) são usados para filtrar a tendência de frequencia baixa da área desfolhada. Essa tendência pode estar relacionada a dispersão da mariposa, a mudança na área coberta por florestas, a mudança na composição das espécies de árvores e outros processos não estacionários. Os seguientes 2 termos representam a auto-correlação da área desfolhada. Finalmente, os últimos 12 termos representam os efeitos de temperatura em 12 meses.

Na área dos dados, a mariposa começa desfolhar em junho. Podemos esperar que qualquer mudança na área desfolhada de ano a ano pode ser influenciada pela temperatura no período de julho de um ano até julho do próximo ano. Por isso, o modelo usa a temperatura de julho a dezembro de ano  t e a temperatura de janeiro a junho do ano t+1.

Excel pode analisar um número máximo de 16 variáveis independentes por vez. Por isso, precisa analisar os dados em vários passos. Use os primeiros 16 variáveis independentes na regressão, e depois retirar os variáveis de temperatura que têm os efeitos menores sobre a mudança da área desfolhada e adicione outros variáveis de temperatura que não foram usados na primeira análise. Refaz a regressão e retire os variáveis de temperatura com os menores efeitos. NÃO retire os termos de tendência ainda si não foram significantes porque não é o objetivo analisar a tendência. A tendência é usada para melhorar a análise.

No passo final precisa deixar somente os efeitos que são significantes (exceto os efeitos de tendencia). Porque consideramos vários variávis de temperatura, é necessário usar a correlação de Bonferroni para a probabilidade de erro (multipique a probabilidade de erro por 12 , o número de variáveis de temperatura). Qual é a probabilidade de que a temperature não tem efeito na mudança da área desfolhada? NÃO retire o variavel do clima mais significante ainda si a correlação de Bonferroni correction Bonferroni  P > 0.05.  Isso porque a premissa usada é que todos os variáveis da temperatura são equivalentes o que não e verdade. Use precaução em sua interpretação.

Prevê a área desfolhada no ano t+1 da área desfolhada no ano t e t-1, e usar os dados da temperatura. Replace trend variables by their mean values. Plot predicted and actual values of log area defoliated.

clique aqui para dados de clima e desfolhação

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