Modelos Poisson espaço-temporais aplicados ao estudo de populações ecológicas
João B. M. Pereira
DME/UFRJ
Atualmente, há um interesse cada vez maior na utilização de modelos estatísticos no estudo de sistemas ecológicos, em especial no estudo de populações. Neste contexto, pesquisadores estão usualmente interessados em entender como seres vivos se comportam no meio em que vivem e em como suas populações evoluem ao longo do tempo. Em diversas áreas, na modelagem de fenômenos caracterizados por uma evolução temporal, modelos dinâmicos são amplamente explorados. Fenômenos que variam espacialmente, por sua vez, podem ser modelados sob o enfoque da estatística espacial. Neste trabalho são propostos modelos espaço-temporais a fim de investigar o comportamento das contagens anuais de pássaros da espécie calhandra-cornuda (Eremophila alpestris) no estado da Califórnia, Estados Unidos, entre 1968 e 2015. Na modelagem proposta, assume-se que as contagens observadas em um determinado ano e em uma determinada localização possuem distribuição de Poisson cuja intensidade é composta de componentes temporal e espacial, em que a primeira é assumida se comportar segundo um modelo dinâmico e a última segundo um processo gaussiano. São realizadas aplicações a dados simulados e aos dados reais. O procedimento de inferência é feito sob o paradigma bayesiano, que incorpora naturalmente a incerteza a respeito das quantidades desconhecidas do modelo. Métodos de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC, na sigla em inglês) são utilizados para obter amostras das quantidades de interesse.
Dia: 07/05/2018
Horário: 14:30 hs
Local: ENCE – Rua André Cavalcanti, 106 - sala 306 – Santa Teresa
A participação é aberta a todos.