Yleistetyt lineaariset latenttimuuttujamallit – sovelluksena lajiyhteisöjen mallinnus
Abstract
Lajiyhteisöjen mallintamiseen liittyvillä menetelmillä pystytään saamaan tietoa ekologisista vuorovaikutussuhteista ja ennustamaan ympäristökovariaattien muutosten vaikutusta lajiyhteisöihin. Tällaiset kysymykset ovat nykyisin erittäin keskeisiä, kun tutkitaan esimerkiksi ilmastonmuutoksen vaikutusta lajien esiintyvyyteen ja lajiyhteisöjen koostumukseen.
Lajiyhteisöjä voidaan mallintaa sekä frekventistisen tilastotieteen että Bayesmenetelmien avulla. Tässä työssä tutkitaan kahden vaihtoehtoisen mallinnustavan eroja ja samankaltaisuuksia sekä teoreettisesti että empiirisesti. Vertailun kohteena ovat frekventistinen yleistetty lineaarinen latenttimuuttujamalli (generalized linear latent variable models, GLLVM ) ja bayesilaisittain sovitettu hierarkkinen yleistetty lineaarinen sekamalli (hierarchical modelling of species communities, HMSC ).
Teoreettisen tarkastelun painopiste on mallien sovitustavassa sekä mallien tavassa ottaa huomioon lajien välinen korrelaatiorakenne. Lisäksi osoitamme, että tulkinta mallien tavasta hyödyntää lajikovariaatteja on yhtäläinen. Analyysissä tutkimme mallien parametriestimaatteja sekä selitys- ja ennustevoimaa diskriminaation, tarkkuuden ja kalibraation avulla. HMSC-malli suoriutui tarkasteltujen suureiden osalta keskimäärin GLLVM-mallia paremmin, erojen ollessa suurimpia eniten havaituilla lajeilla. GLLVM-malli kompensoi tuloksia huomattavasti pienemmällä sovitusajalla.
Main Author
Format
Theses
Master thesis
Published
2022
Subjects
The permanent address of the publication
https://urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202202211588Käytä tätä linkitykseen.
Language
Finnish