dc.contributor.author | Villar Hernández, Bartolo de Jesús | |
dc.creator | VILLAR HERNANDEZ,BARTOLO DE JESUS; 438895 | |
dc.date.accessioned | 2014-07-30T21:13:21Z | |
dc.date.available | 2014-07-30T21:13:21Z | |
dc.date.issued | 2014 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10521/2337 | |
dc.description | Tesis (Maestría en Ciencias, especialista en Estadística).- Colegio de Postgraduados, 2014. | en_US |
dc.description.abstract | Uno de los temas centrales en ecología es el estudio de la distribución geográfica de especies tanto de flora como de fauna a través de Modelos de Distribución de Especies (MDE). Recientemente el interés científico se ha centrado en aquellos registros de solo presencias. Dos enfoques recientes se han propuesto para este problema: un modelo logístico estimado por máxima verosimilitud (Maxlike) y un modelo basado en un proceso Poisson no homogéneo (IPP). En este trabajo se discuten dos enfoques bayesianos denominados MaxBayes e IPPBayes construidos en base a los anteriores. Para ilustrar dichas propuestas, se implementaron dos ejemplos de estudio: (1) se implementaron ambos modelos en un conjunto de datos simulados, y (2) se modeló la distribución potencial del género Dalea en la reserva de la biosfera Tehuacán-Cuicatlán con ambos modelos, los resultados se compararon con los obtenidos mediante Maxent. Los resultados indican que ambos modelos aquí propuestos, constituyen alternativas viables cuando se modelan distribuciones de especies con registros de solo presencias. En el caso de datos simulados, MaxBayes logra estimar la prevalencia aún cuando el número de registros es pequeño. En el ejemplo con datos reales, ambos modelos predicen patrones de distribución similares a Maxent. _______________ BAYESIAN MODELS FOR SPECIES DISTRIBUTION MODELLING WITH ONLY-PRESENCE RECORDS. ABSTRACT: A central issue in ecology is the study of geographical distributions of species of flora and fauna through Species Distribution Models (SDM). Recently, scientific interest has focused on presence-only records. Two recent approaches have been proposed for this problem: a model based on maximum likelihood method (Maxlike) and an inhomogeneous poisson process model (IPP). In this paper we discussed two bayesian approaches called MaxBayes and IPPBayes based on Maxlike and IPP model. To illustrate these proposals, we implemented two study examples: (1) both models were implemented on a simulated data set, and (2) we modeled the potencial distribution of genus Dalea in the Tehuacan-Cuicatlán biosphere reserve with both models, the results was compared with that of Maxent. The results show that both models, MaxBayes and IPPBayes, are viable alternatives when species distributions are modeled with only-presence records. For simulated data set, MaxBayes achieved prevalence estimation, even when the number of records was small. In the real data set example, both models predict similar potential distributions like Maxent does. | en_US |
dc.description.sponsorship | Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT). | en_US |
dc.language.iso | spa | en_US |
dc.subject | Registros de solo presencia | en_US |
dc.subject | Modelos de distribución de especies | en_US |
dc.subject | Probabilidad de ocurrencia | en_US |
dc.subject | Proceso Poisson no homogéneo | en_US |
dc.subject | Maxlike | en_US |
dc.subject | Maxent | en_US |
dc.subject | Enfoque bayesiano | en_US |
dc.subject | Only-presence records | en_US |
dc.subject | Species distribution models | en_US |
dc.subject | Ocurrence probability | en_US |
dc.subject | Inhomogeneous poisson procces | en_US |
dc.subject | Bayesian approach | en_US |
dc.subject | Estadística | en_US |
dc.subject | Maestría | en_US |
dc.title | Modelos bayesianos para la distribución de especies con registros de solo presencias | en_US |
dc.type | Tesis | en_US |
Tesis.contributor.advisor | Pérez Elizalde, Sergio | |
Tesis.contributor.advisor | Villaseñor Alva, José Aurelio | |
Tesis.contributor.advisor | Vázquez Peña, Mario Alberto | |
Tesis.date.submitted | 2014 | |
Tesis.date.accesioned | 2014-07-01 | |
Tesis.date.available | 2014-07-30 | |
Tesis.format.mimetype | pdf | en_US |
Tesis.format.extent | 5,150 KB | en_US |
Tesis.subject.nal | Ecología vegetal | en_US |
Tesis.subject.nal | Plant ecology | en_US |
Tesis.subject.nal | Distribución geográfica | en_US |
Tesis.subject.nal | Geographical distribution | en_US |
Tesis.subject.nal | Flora | en_US |
Tesis.subject.nal | Fauna | en_US |
Tesis.subject.nal | Redes neuronales | en_US |
Tesis.subject.nal | Neural networks | en_US |
Tesis.subject.nal | Algoritmos | en_US |
Tesis.subject.nal | Algorithms | en_US |
Tesis.subject.nal | Modelos estadísticos | en_US |
Tesis.subject.nal | Statistical models | en_US |
Tesis.rights | Acceso abierto | en_US |
Articulos.subject.classification | Estadística | en_US |
dc.type.conacyt | masterThesis | |
dc.identificator | 5 | |
dc.contributor.director | PEREZ ELIZALDE, SERGIO; 211167 | |