Habitat-Modelle in der Wildökologie - Université de Lausanne
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ii5 Mo<strong>de</strong>llansätze 265.1 Versuch e<strong>in</strong>er Glie<strong><strong>de</strong>r</strong>ung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265.2 HSI-<strong>Mo<strong>de</strong>lle</strong> und HEP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305.3 Verallgeme<strong>in</strong>ertes l<strong>in</strong>eares Mo<strong>de</strong>ll (GLM) . . . . . . . . . . . . . . 335.4 Verallgeme<strong>in</strong>ertes additives Mo<strong>de</strong>ll (GAM) . . . . . . . . . . . . . . 365.5 Autologistisches Mo<strong>de</strong>ll . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385.6 Ecological-Niche Factor Analysis (ENFA) . . . . . . . . . . . . . . 405.7 FORSPACE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 445.8 Expertensysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 475.9 (Künstliche) Neuronale Netzwerke (ANN) . . . . . . . . . . . . . . 495.10 Classification Trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 515.11 GRASP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 535.12 GAP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 545.13 RSF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 555.14 Individual-based Mo<strong>de</strong>ls . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 555.15 Populations <strong>Mo<strong>de</strong>lle</strong> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 566 Mo<strong>de</strong>llanwendungen 576.1 HSI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 576.2 GLM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 596.3 Autologistisches Mo<strong>de</strong>ll . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 606.4 ENFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 616.5 FORSPACE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 636.6 Expertensystem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 656.7 ANN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 676.8 Classification trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 706.9 Diskrim<strong>in</strong>anzanalyse (DA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 726.10 GAP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 746.11 RSF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 766.12 Logistische Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 777 Mo<strong>de</strong>llvergleiche 797.1 ENFA, GLM bzw. logistische Regression . . . . . . . . . . . . . . . 797.2 MR und ANN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 807.3 DA, ANN und logistische Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . 817.4 ANUCLIM, DOMAIN, GAM, GLM und GARP . . . . . . . . . . . . 81
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