Análise no tempo e no espaço em modelos de dinâmica de populações

Silva, Fernando Reis da

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metadata.teses.dc.title:	Análise no tempo e no espaço em modelos de dinâmica de populações
metadata.teses.dc.creator:	Silva, Fernando Reis da
metadata.teses.dc.contributor.advisor1:	Correia, Luiz Henrique Andrade
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co:	Scalon, João Domingos
metadata.teses.dc.contributor.referee1:	Zambalde, André Luiz Alves, Rêmulo Maia
metadata.teses.dc.subject:	Presa-predador Função K K function
metadata.teses.dc.date.issued:	17-Mar-2015
metadata.teses.dc.identifier.citation:	SILVA, F. R. da. Análise no tempo e no espaço em modelos de dinâmica de populações. 2009. 108 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009.
metadata.teses.dc.description.resumo:	Este trabalho propõe analisar processos pontuais descontínuos no espaço e no tempo em modelos de dinâmica de populações. É usado o software Presapredador para simular e gerar configurações espaciais dos indivíduos ao longo do tempo. Assim, é de especial interesse entender o comportamento das configurações espaciais dos indivíduos no tempo. Através da implementação de técnicas estatísticas baseadas na função K é estimada a interação espaço-tempo. Serão usados o software R e programação no ambiente Scilab para detectar a presença de conglomerados (agrupamentos), bem como regularidade (distribuição homogênea) e aleatoriedade (distribuição heterogênea) desses indivíduos. Conclui-se que o método proposto apresenta resultados satisfatórios para o modelo de dinâmica de populações.
metadata.teses.dc.description.abstract:	This work proposes to analysis point patterns discontinuous in time and space in models of population dynamics. Presa-predador software will be used to simulate and generate spatial configurations of individuals over time. Therefore, it is of particular interest to understand the behavior of the spatial configurations of individuals over time. Through the implementation of statistic techniques based on the K function to estimate the time-space interaction of individuals. The R software and programming in Scilab environment will be used to detect the presence of clusters (groups), and regular (homogeneous distribution) and random (unequal distribution) of these individuals. The analysis concluded that the proposed method provides satisfactory results for the model of population dynamics.
metadata.teses.dc.identifier.uri:	http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5211
metadata.teses.dc.language:	pt_BR
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