Un modelo de regresión Poisson no lineal para extinción de especies en hábitats fragmentados

Descripción del Articulo

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Detalles Bibliográficos
Autor: Lai, Qitian
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2022
Institución:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
Repositorio:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
Lenguaje:español
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Nivel de acceso:acceso abierto
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spelling Pacheco López, Mario JoséLai, Qitian2023-05-24T20:08:34Z2023-05-24T20:08:34Z2022https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3406310https://repository.usta.edu.co/handle/11634/47424Descargue el texto completo en el repositorio institucional de la Universidad Santo Tomás: https://repository.usta.edu.co/handle/11634/47424La bioestadística es el conjunto de métodos estadísticos utilizados principalmente en biología, incluido el diseño de experimentos biológicos, la recopilación de datos experimentales y el análisis estadístico de estos tipos de datos. Un gran número de biólogos recopilan diferentes tipos de datos, de diferentes rincones del mundo. Generalmente, estos datos contienen diferentes tipos de variables dependientes e independientes que pueden analizarse utilizando modelos de regresión lineales o no lineales. En la actualidad, las actividades humanas (construcción de presas, deforestación, etc.) y el cambio climático representan una amenaza para un gran número de especies animales y plantas, y la extinción de las especies representa una gran parte de la investigación biológica y bioestadística. En cuanto a la modelización estadística de la extinción de especies y sus posibles causas, es común encontrar en propuesta de Regresión Normal No Lineal, lo cual reducir error, dado que la variable respuesta corresponde al número de especies en ciertas áreas de interés a lo largo del tiempo, por lo que la Regresión de Poisson no Lineal será una suposición más apropiada. En este proyecto, se propone la Regresión de Poisson No Lineal con el objetivo de ajustar los datos sobre el número de especies en hábitats fragmentados. En particular, tiene como objetivo realizar el Modelo de Gibson et al. (2013), que es un modelo No Lineal para la variable número de especies en función del área de los fragmentos y la fragmentación del hábitat. Este proyecto demuestra que la Regresión de Poisson No Lineal es más eficiente que otros tipos de regresiones al ajustar tipos de datos comunes en bioestadísticas como el número de especies en función del tiempo y el área de los fragmentos. Los resultados mostraron que existe una correlación negativa entre el número de especies restantes y el tiempo. A medida que pasa el tiempo, el número de especies restantes disminuye, existe una correlación positiva entre el número de especies restantes y el área de la isla. Las islas más grandes tienen más especies restantes, pero con el paso del tiempo, la tasa de extinción de las islas más grandes es más alta que la de las islas pequeñas. Sin embargo, las especies restantes en la isla eventualmente se extinguirán hasta la situación en la que solo quedaran una o dos especies que básicamente tienden a extinguirse hasta 15 años. Para usar Regresión Normal no Lineal y Regresión de Poisson no Lineal respectivamente, comparando la Regresión Original de luke et al. (2013), el valor R² también es más alto que las otras dos regresiones, por otro lado, la Regresión de Poisson no Lineal tiene un intervalo de confianza más pequeño y menor la desviación residual y AIC. Se puede concluir que la Regresión Poisson no lineal es más eficiente que la Regresión Normal no Lineal.application/pdfspaUniversidad Santo TomásCOinfo:eu-repo/semantics/openAccessSuperintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - SUNEDURegistro Nacional de Trabajos de Investigación - RENATIreponame:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATIinstname:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitariainstacron:SUNEDUBioestadísticaEspecies en peligro de extinciónHábitatsRegresión normal no linealRegresión Poisson no linealhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Un modelo de regresión Poisson no lineal para extinción de especies en hábitats fragmentadosA Nonlinear Poisson Regression Model for Species Extinction in Fragmented Habitatsinfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidad Santo Tomás. Facultad de EstadísticaEstadística AplicadaMagíster en Estadística Aplicadahttp://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://orcid.org/0000-0003-4752-703X004814160http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALLaiQuitian.pdfLaiQuitian.pdfTesis (abierta en repositorio de origen)application/pdf435488https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6714/1/LaiQuitian.pdf2da4c8ede25de95649573b4034a701efMD51Autorizacion.pdfAutorizacion.pdfAutorización del registroapplication/pdf916283https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6714/2/Autorizacion.pdfa9314bd6372cb1bad3bb9988ee804aaaMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6714/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53TEXTLaiQuitian.pdf.txtLaiQuitian.pdf.txtExtracted texttext/plain86488https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6714/4/LaiQuitian.pdf.txte4ac1d2a29e9dbaab0afa42849384f46MD54Autorizacion.pdf.txtAutorizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain2https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6714/6/Autorizacion.pdf.txte1c06d85ae7b8b032bef47e42e4c08f9MD56THUMBNAILLaiQuitian.pdf.jpgLaiQuitian.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1420https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6714/5/LaiQuitian.pdf.jpg520dc78b6da4828170cb8354380f98f8MD55Autorizacion.pdf.jpgAutorizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1730https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6714/7/Autorizacion.pdf.jpg289ba2c7118a0a46ed9580046bf8dac9MD57renati/6714oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/67142023-07-07 22:52:49.885Registro Nacional de Trabajos de Investigaciónrenati@sunedu.gob.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