Sensitivity Analysis: Matrix Methods in Demography and Ecology

این کتاب دسترسی باز نحوه استفاده از تجزیه و تحلیل حساسیت در جمعیت شناسی را نشان می دهد. روش‌های جدیدی را برای افراد، گروه‌ها و جمعیت‌ها ارائه می‌کند که برای انسان‌ها، سایر حیوانات و گیاهان کاربرد دارد. تحلیل‌ها بر اساس فرمول‌های ماتریسی مدل‌های جمعیت طبقه‌بندی‌شده سنی، طبقه‌بندی‌شده مرحله‌ای و چند ایالتی است. روش‌ها برای موارد خطی و غیرخطی، قطعی و تصادفی و زمان‌ناپذیر و متغیر با زمان ارائه شده‌اند. خوانندگان نتایجی را در مورد حساسیت آمارهای طول عمر، اختلاف عمر، زمان اشغال، نرخ خالص تولیدمثل و آمار مدل‌های زنجیره مارکوف در جمعیت‌شناسی کشف خواهند کرد. آنها همچنین کاربردهای تجزیه و تحلیل حساسیت به نرخ رشد جمعیت، ساختارهای پایدار جمعیت، ارزش باروری، تعادل تحت مهاجرت و غیرخطی بودن، و چرخه های جمعیت را خواهند دید. تصادفی بودن فردی یک موضوع در سراسر است، با تمرکز فراتر از مقادیر مورد انتظار و شامل واریانس در نتایج جمعیت شناختی است.

محاسبات به راحتی و با دقت در زبان های برنامه نویسی ماتریس گرا مانند Matlab یا R پیاده سازی می شوند. تجزیه و تحلیل حساسیت به خوانندگان کمک می کند تا مدل هایی را برای پیش بینی تأثیر تغییرات آینده، ارزیابی اثرات سیاست و شناسایی احتمالی ایجاد کنند. پاسخ‌های تکاملی به محیط زیست.

این کتاب با نمونه‌های بسیاری از برنامه کاربردی، مورد توجه محققان و دانشجویان فارغ‌التحصیل در جمعیت‌شناسی انسانی و زیست‌شناسی جمعیت خواهد بود. این مطالب همچنین برای کسانی که در زیست شناسی ریاضی و ریاضیات کاربردی هستند جذاب خواهد بود.

This open access book shows how to use sensitivity analysis in demography. It presents new methods for individuals, cohorts, and populations, with applications to humans, other animals, and plants. The analyses are based on matrix formulations of age-classified, stage-classified, and multistate population models. Methods are presented for linear and nonlinear, deterministic and stochastic, and time-invariant and time-varying cases. Readers will discover results on the sensitivity of statistics of longevity, life disparity, occupancy times, the net reproductive rate, and statistics of Markov chain models in demography. They will also see applications of sensitivity analysis to population growth rates, stable population structures, reproductive value, equilibria under immigration and nonlinearity, and population cycles. Individual stochasticity is a theme throughout, with a focus that goes beyond expected values to include variances in demographic outcomes.

The calculations are easily and accurately implemented in matrix-oriented programming languages such as Matlab or R. Sensitivity analysis will help readers create models to predict the effect of future changes, to evaluate policy effects, and to identify possible evolutionary responses to the environment.

Complete with many examples of the application, the book will be of interest to researchers and graduate students in human demography and population biology. The material will also appeal to those in mathematical biology and applied mathematics.