Als «ecology» getaggte Fragen

Ökologie ist die Untersuchung, wie Organismen mit ihrer Umwelt und untereinander interagieren. Die Ökologie verwendet einige spezielle statistische Techniken (z. B. Ordnungsmethoden). Verwenden Sie dieses Tag, um Anwendungen von Statistiken anzugeben, die nur für die Ökologie gelten oder die eine Anerkennung des ökologischen Kontexts erfordern.

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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Was ist der "Hufeiseneffekt" und / oder der "Bogeneffekt" in der PCA / Korrespondenzanalyse?
In der ökologischen Statistik gibt es viele Techniken zur explorativen Datenanalyse mehrdimensionaler Daten. Dies nennt man "Ordinations" -Techniken. Viele sind die gleichen oder eng mit gängigen Techniken in anderen Bereichen der Statistik verwandt. Vielleicht wäre das prototypische Beispiel die Hauptkomponentenanalyse (PCA). Ökologen könnten PCA und verwandte Techniken verwenden, um „Farbverläufe“ …
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Frage zur logistischen Regression
Ich möchte eine binäre logistische Regression durchführen, um das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Konflikten (abhängige Variable) aus einer Reihe unabhängiger Variablen über einen Zeitraum von 10 Jahren (1997-2006) zu modellieren, wobei jedes Jahr 107 Beobachtungen enthält. Meine Unabhängigen sind: Bodendegradation (kategorial für 2 Arten von Degradation); Bevölkerungswachstum (0 - nein; …
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Wie verteilt sich der Fehler auf logistische Wachstumsdaten?
In der Ökologie verwenden wir häufig die logistische Wachstumsgleichung: N.t= K.N.0er tK.+ N.0er t - 1Nt=KN0ertK+N0ert−1 N_t = \frac{ K N_0 e^{rt} }{K + N_0 e^{rt-1}} oder N.t= K.N.0N.0+ ( K.- N.0) e- r tNt=KN0N0+(K−N0)e−rt N_t = \frac{ K N_0}{N_0 + (K -N_0)e^{-rt}} wobei die Tragfähigkeit ist (maximale Dichte erreicht), …
10 r  distributions  pdf  ecology 
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Welches Deep-Learning-Modell kann Kategorien klassifizieren, die sich nicht gegenseitig ausschließen?
Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit softmaxFunktion auf der letzten Ebene vorhersagen . Somit kann ich …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
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Welche Kriterien sind für die Trennung von Variablen in erklärende Variablen und Antworten für Ordnungsmethoden in der Ökologie zu verwenden?
Ich habe verschiedene Variablen, die innerhalb einer Population interagieren. Grundsätzlich habe ich eine Bestandsaufnahme von Tausendfüßlern durchgeführt und einige andere Werte des Geländes gemessen, wie zum Beispiel: Die Art und die Anzahl der gesammelten Exemplare Die verschiedenen Umgebungen, in denen sich die Tiere befinden der pH Der Prozentsatz an organischem …
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Bücher zur statistischen Ökologie?
Ich weiß, dass diese Frage schon einmal gestellt wurde: Nachschlagewerk für ökologische Studien, aber es ist nicht das, wonach ich suche. Was ich suche ist, ob jemand ein gutes Buch (oder eine kanonische Referenz) über statistische Ökologie empfehlen könnte? Ich habe ein sehr gutes Verständnis für Statistik, so dass das …
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Wie konstruiere ich Quadrate für Punktprozesse, die sich in der Häufigkeit stark unterscheiden?
Ich möchte eine Quadratzählungsanalyse für mehrere Punktprozesse (oder einen markierten Punktprozess) durchführen, um dann einige Techniken zur Reduzierung der Dimensionalität anzuwenden. Die Marken sind nicht identisch verteilt, dh einige Marken erscheinen ziemlich oft und andere sind ziemlich selten. Daher kann ich meinen 2D-Raum nicht einfach in ein reguläres Raster unterteilen, …
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Verhindert die Verwendung der Box-Cox-Transformation für einzelne Datensätze, dass diese Daten vergleichbar sind?
Ich habe die Box-Cox-Transformation verwendet, um Daten für die Eingabe in eine Software zur Analyse ökologischer Nischenfaktoren zu normalisieren, wie von den Softwareentwicklern empfohlen. Mir ist jedoch aufgefallen, dass die Box-Cox-Transformationsmethode (offensichtlich!) Für jede Transformation unterschiedliche Lambda-Werte ausgewählt hat. Zum Beispiel möchte ich den Einfluss der Faktoren A, B und …
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Interpretation der Baggerleistung
Ich habe zum ersten Mal ein GLM in R ausgeführt und bin mir nicht sicher, wie ich das Ergebnis interpretieren soll. Dies ist die Eingabe: global.modelAcar <- lm(Acar ~ logNutrientsc*logNDSc*logNNNc, data = dat) summary(global.modelAcar) options(na.action=na.fail) MAcar <- dredge(global.modelAcar) MAcar und dies sind die ersten Zeilen des Ergebnisses: Global model call: …
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Hauptkomponentenanalyse mit Gruppendaten
In meinem Experiment habe ich 30 verschiedene Akzessionen einer Art verwendet. Eine Gruppe ist von Dürre betroffen und die andere Gruppe ist die Kontrolle. Ich habe Daten zu 6 verschiedenen Parametern gesammelt. Ich möchte wissen, welcher Beitritt toleranter oder anfälliger ist, welcher Beitritt von welcher Variablen (Parameter) stärker betroffen ist …
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