Introduction to Probability and Statistics for Ecosystem Managers: Simulation and Resampling

کاوش احتمال کامپیوتر فشرده و آمار برای تصمیم گیری مدیریت اکوسیستم

شبیه سازی روشی در دسترس برای توضیح احتمالات و رفتار مدل تصادفی برای مبتدیان است. این کتاب با ارائه یک بررسی جامع از این دو حوزه، احتمال و آمار را به مدیران آتی و مجرب اکوسیستم معرفی می کند. نویسنده مقدمه‌ای مستقل برای افراد درگیر در نظارت، ارزیابی و مدیریت اکوسیستم‌ها ارائه می‌کند و توضیحات شهودی و مبتنی بر شبیه‌سازی مفاهیم احتمالی و آماری را ارائه می‌کند. جزئیات برنامه ریزی ریاضی برای تخمین پارامترهای مدل اکوسیستم با حداقل فاصله، یک روش قوی و فشرده کامپیوتری ارائه شده است.

اکثر مثال ها نشان می دهد که چگونه احتمال و آمار را می توان برای چالش های مدیریت اکوسیستم به کار برد. بیش از 50 تمرین وجود دارد - این کتاب را برای یک دوره سخنرانی در بخش مدیریت منابع طبیعی و/یا حیات وحش یا به عنوان متن اصلی در یک برنامه خودآموز مناسب می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی. :

• رویکردهای مختلف برای مدیریت حیات وحش و اکوسیستم و استنتاج را بررسی می‌کند.
• از شبیه‌سازی به عنوان راهی در دسترس برای توضیح احتمالات و رفتار مدل تصادفی برای مبتدیان استفاده می‌کند.< /li>
• مواد از احتمال اولیه تا مدل‌های بیزی سلسله مراتبی و استنتاج آماری مکانی/مکانی-زمانی را پوشش می‌دهد.
• دستورالعمل‌های مفصلی برای استفاده از R به همراه برنامه‌های R کامل برای بازآفرینی خروجی ارائه می‌دهد. مثال‌های زیادی ارائه شده است.
• مقدمه‌ای بر سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) همراه با مثال‌هایی از Quantum GIS، یک بسته نرم‌افزار رایگان GIS ارائه می‌دهد.
• یک وب‌سایت همراه با تمام کدهای R و داده‌ها در سراسر کتاب استفاده شده است.
• راه‌حل‌های تمام تمرین‌ها همراه با یک سیستم آموزشی هوشمند آنلاین ارائه شده است که از خوانندگانی که از کتاب برای مطالعه خود استفاده می‌کنند، پشتیبانی می‌کند.

Explores computer-intensive probability and statistics for ecosystem management decision making

Simulation is an accessible way to explain probability and stochastic model behavior to beginners. This book introduces probability and statistics to future and practicing ecosystem managers by providing a comprehensive treatment of these two areas. The author presents a self-contained introduction for individuals involved in monitoring, assessing, and managing ecosystems and features intuitive, simulation-based explanations of probabilistic and statistical concepts. Mathematical programming details are provided for estimating ecosystem model parameters with Minimum Distance, a robust and computer-intensive method.

The majority of examples illustrate how probability and statistics can be applied to ecosystem management challenges. There are over 50 exercises – making this book suitable for a lecture course in a natural resource and/or wildlife management department, or as the main text in a program of self-study.

Key features:

• Reviews different approaches to wildlife and ecosystem management and inference.
• Uses simulation as an accessible way to explain probability and stochastic model behavior to beginners.
• Covers material from basic probability through to hierarchical Bayesian models and spatial/ spatio-temporal statistical inference.
• Provides detailed instructions for using R, along with complete R programs to recreate the output of the many examples presented.
• Provides an introduction to Geographic Information Systems (GIS) along with examples from Quantum GIS, a free GIS software package.
• A companion website featuring all R code and data used throughout the book.
• Solutions to all exercises are presented along with an online intelligent tutoring system that supports readers who are using the book for self-study.