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Habitat-Modelle in der Wildökologie - Université de Lausanne

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Glossar und Abkürzungsverzeichnis 93DCCA Detren<strong>de</strong>d Canonical Correspon<strong>de</strong>nce Analysis. Durch Entfernen <strong>de</strong>sTrends wer<strong>de</strong>n Verzerrungen die bei <strong><strong>de</strong>r</strong> →CCA auftreten unterbun<strong>de</strong>n.DFA Discrim<strong>in</strong>ant Function Analysis, siehe →DA.DOMAIN Anwendung multivariater Distanz-Messung (Grower metric) auf Kartierung.Es wer<strong>de</strong>n – im Gegensatz zu →BIOCLIM – ke<strong>in</strong>e Grenzen <strong>de</strong>f<strong>in</strong>iert,son<strong><strong>de</strong>r</strong>n es wird e<strong>in</strong> Maß für die Gleichartigkeit von <strong>Habitat</strong>en bestimmt(Elith, 2000).Eigenanalyse Ermitteln von Eigenvektoren u und Eigenwerten λ e<strong>in</strong>er Matrix,z.B. <strong><strong>de</strong>r</strong> n x p- Matrix <strong><strong>de</strong>r</strong> Deskriptoren. L<strong>in</strong>eare Algebra ist e<strong>in</strong> unverzichtbaresHilfsmittel <strong>in</strong> <strong><strong>de</strong>r</strong> multidimensionalen Statistik.ENFA Ecological Niche Factor Analysis (Hirzel, 2001; Hirzel et al., 2002).FA factor analysis, Faktoren-Analyse. Die Zielgröße wird als Ergebnis e<strong>in</strong>er Überlagerungvon Faktoren <strong>in</strong>terpretiert, die nicht direkt beobachtbar s<strong>in</strong>d (latenteVariablen), son<strong><strong>de</strong>r</strong>n erst aus <strong>de</strong>n beobachteten Größen X erschlossenwer<strong>de</strong>n müssen. →Ord<strong>in</strong>ations-Metho<strong>de</strong>, verwandt mit →PCA (Stahel,2002).Fehler 1. Art Ablehnung <strong><strong>de</strong>r</strong> Nullhypothese obwohl diese korrekt ist.Fehler 2. Art Beibehalten <strong><strong>de</strong>r</strong> Nullhypothese obwohl diese falsch ist.Fehler 3. Art Falsches Problem gelöst ;-)GA Genetic Algorithms, genetische Algorithmen. Diese Optimierungsmetho<strong>de</strong>ist an die Evolutionstheorie angelehnt: charakteristische Beschreibungenvon Problemlösungen wer<strong>de</strong>n codiert und bil<strong>de</strong>n sogenannte Individuen,die mit Hilfe e<strong>in</strong>er Fitnessfunktion bewertet wer<strong>de</strong>n. Durch wie<strong><strong>de</strong>r</strong>holte Auswahl,Rekomb<strong>in</strong>ation und Elim<strong>in</strong>ierung wer<strong>de</strong>n immer neue Individuen, alsoLösungen erzeugt. Ziel ist es, daß diese im Laufe <strong><strong>de</strong>r</strong> Generationen bzgl.ihrer Fitness immer besser wer<strong>de</strong>n.GAM General(ized) Additive Mo<strong>de</strong>l, allgeme<strong>in</strong>es additives Mo<strong>de</strong>ll.→nichtparametrische Regressionsmetho<strong>de</strong> für mehrere Variablen. Annahme:Effekte auf Zielgröße verhalten sich additiv (Stahel, 2002).

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