Habitat-Modelle in der WildÃ¶kologie - UniversitÃ© de Lausanne

Weitere Magazine

Empfehlungen

Info

ii5 Modellansätze 265.1 Versuch einer Gliederung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265.2 HSI-Modelle und HEP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305.3 Verallgemeinertes lineares Modell (GLM) . . . . . . . . . . . . . . 335.4 Verallgemeinertes additives Modell (GAM) . . . . . . . . . . . . . . 365.5 Autologistisches Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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 Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 555.15 Populations Modelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 566 Modellanwendungen 576.1 HSI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 576.2 GLM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 596.3 Autologistisches Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 606.4 ENFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 616.5 FORSPACE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 636.6 Expertensystem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 656.7 ANN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 676.8 Classification trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 706.9 Diskriminanzanalyse (DA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 726.10 GAP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 746.11 RSF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 766.12 Logistische Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 777 Modellvergleiche 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
iii7.5 DFA, CART, logistische Regression und Mahalanobis Distanz . . . 827.6 Hierarchical Set of Models und GAM . . . . . . . . . . . . . . . . . 838 Schlußbetrachtung 849 Zusammenfassung 8810 Glossar und Abkürzungsverzeichnis 90Literaturverzeichnis 103
Seite 2 und 3: Danksagung"Wenn ich weiter gesehen
Seite 6 und 7: ivTabellenverzeichnis4.1 Variablen
Seite 8 und 9: Einleitung und Fragestellung 11. Ei
Seite 10 und 11: Material und Methoden 32. Material
Seite 12 und 13: Realität, Modell und Simulation 53
Seite 14 und 15: Realität, Modell und Simulation 7T
Seite 16 und 17: Realität, Modell und Simulation 9F
Seite 18 und 19: Modellentwicklung 11bewerten bzw. u
Seite 20 und 21: Modellentwicklung 13Beschreibungen
Seite 22 und 23: Modellentwicklung 15zunehmen.Der zw
Seite 24 und 25: Modellentwicklung 17nur lineare Zus
Seite 26 und 27: Modellentwicklung 19Beispiel könnt
Seite 28 und 29: Modellentwicklung 21VariableBodende
Seite 30 und 31: Modellentwicklung 23deren, um die V
Seite 32 und 33: Modellentwicklung 25- proportional-
Seite 34 und 35: Modellansätze 27Interessen einerse
Seite 36 und 37: Modellansätze 29schen Anforderunge
Seite 38 und 39: Modellansätze 31Lebensbedingungen,
Seite 40 und 41: Modellansätze 33Fläche multiplizi
Seite 42 und 43: Modellansätze 35Tabelle 5.2: link-
Seite 44 und 45: Modellansätze 37betrachten, allgem
Seite 46 und 47: Modellansätze 39Im autologischtisc
Seite 48 und 49: Modellansätze 41m GVorkommenshäuf
Seite 50 und 51: Modellansätze 43der untersuchten A
Seite 52 und 53: Modellansätze 45ren - Parametern b
Seite 54 und 55:
Modellansätze 47Diese können mit
Seite 56 und 57:
Modellansätze 49schine weiter und
Seite 58 und 59:
Modellansätze 51beschicht über di
Seite 60 und 61:
Modellansätze 53chend dem Wert der
Seite 62 und 63:
Modellansätze 55Schutzes (Crist, 2
Seite 64 und 65:
Modellanwendungen 576. Modellanwend
Seite 66 und 67:
Modellanwendungen 596.2 GLMZimmerma
Seite 68 und 69:
Modellanwendungen 61für diese Regi
Seite 70 und 71:
Modellanwendungen 63bensfähige Pop
Seite 72 und 73:
Modellanwendungen 65wiederum mit de
Seite 74 und 75:
Modellanwendungen 67wesentlichen Ha
Seite 76 und 77:
Modellanwendungen 69lassen und die
Seite 78 und 79:
Modellanwendungen 71beschrieben.Da
Seite 80 und 81:
Modellanwendungen 73Wölfe wurde mi
Seite 82 und 83:
Modellanwendungen 75tes einer Art s
Seite 84 und 85:
Modellanwendungen 77Für jede Jahre
Seite 86 und 87:
Modellvergleiche 797. Modellverglei
Seite 88 und 89:
Modellvergleiche 81den →Korrelati
Seite 90 und 91:
Modellvergleiche 83Regression und M
Seite 92 und 93:
Schlußbetrachtung 85die Gleichunge
Seite 94 und 95:
Schlußbetrachtung 87ter die Bären
Seite 96 und 97:
Zusammenfassung 89chen der Modelle
Seite 98 und 99:
Glossar und Abkürzungsverzeichnis
Seite 100 und 101:
Seite 102 und 103:
Seite 104 und 105:
Seite 106 und 107:
Seite 108 und 109:
Seite 110 und 111:
Literaturverzeichnis 103Literaturve
Seite 112 und 113:
Literaturverzeichnis 105Grimm, V.,
Seite 114 und 115:
Literaturverzeichnis 107Mace, R., W
Seite 116:
Literaturverzeichnis 109Van Horne,
Alle anzeigen

Habitat-Modelle in der WildÃ¶kologie - UniversitÃ© de Lausanne

Sie wollen auch ein ePaper? Erhöhen Sie die Reichweite Ihrer Titel.

Template löschen?

Als Template speichern?