Préda-ragadozó interakciók modellezésének lehetőségei R-ben.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Kompetitív kizárás vagy együttélés?
Advertisements

Adatelemzés számítógéppel
Paleobiológiai módszerek és modellek 11. hét
Sarangolt faválasztékok tömör köbtartalmának meghatározása
Az Emberi Erőforrások Minisztériuma megbízásából az Oktatáskutató és Fejlesztő Intézet és az Emberi Erőforrás Támogatáskezelő közreműködésével a Nemzeti.
2. Rendszer fejlesztés
Számítógépes grafika Szirmay-Kalos László
Számítógépes grafika Szirmay-Kalos László
Energiatervezési módszerek
Szennyezőanyagok légköri terjedése Bevezető Dr. Gács Iván BME Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék Energia és környezet.
Térbeli niche szegregáció kétfoltos környezetben
Vírusok a számítógépben A HIV-járvány eredetének szimulációja
A populációk interakciói. A populációk közötti kompetíció 1.
ELTE Matematikai Intézet
© Gács Iván (BME) 1/9 Levegőszennyezés matematikai modellezése Energia és környezet.
Házi dolgozat.
Statisztika II. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
A ragadozás hatása a zsákmányállatok populációdinamikájára
Modellezés és tervezés c. tantárgy Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Alkalmazott Matematikai Intézet Mérnöki Informatikus MSc 9. Előadás és.
SZENT ISTVÁN EGYETEM GAZDASÁG- ÉS TÁRSADALOMTUDOMÁNYI KAR TUDOMÁNYOS DIÁKKÖRI KONFERENCIA NOVEMBER 24. Készítette: Batár Ádám.
Készítette: Dömötör Ádám. Az elemzés célja A kiválasztott nyolc internetszolgáltató internetes csomagjainak összehasonlítása Az összehasonlítással segíteni.
Hasznos információk az SZR elkészítéséhez Hasznos információk az SZR elkészítéséhez Készítették: Szőke Eszter és Szűcs Anett.
SPSS többváltozós (lineáris) regresszió (4. fejezet)
SPSS többváltozós regresszió
Gazdasági modellezés,döntési modellek
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VI.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
VII. Nemzetközi Médiakonferencia, Balatonalmádi Hogyan fogja a gyermekünk használni az internetet? Fiatal családok tervei az internetszabályozással.
ma már nem a vizsgált téma, hanem a használt módszerek teszik a fizikát dominál az átlagos viselkedés!!! alkalmazhatjuk a statisztikus fizika módszereit.
Vegyes kultúrák, mikrobiális kölcsönhatások
Egytényezős variancia-analízis
Statisztika a szociológiában
Számítógépes Grafika Megvilágítás Programtervező informatikus (esti)‏
© Gács Iván (BME) 1/12 Energetikai levegőszennyezés folyamatai, matematikai modellezése Környezet- menedzsment.
Préda-ragadozó interakciók modellezésének lehetőségei R-ben.
© Gács Iván (BME) 1/12 Levegőszennyezés matematikai modellezése Energia és környezet.
© 2009 IBM Corporation ® 1 Újratervezés és többváltozatú előrejelzés - Cognos Planning bemutató Somfai Zoltán Brand Manager.
Mérnökökológia Musa Ildikó BME VKKT.
Matematikai eszközök a környezeti modellezésben
Matematika II. 1. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2010/2011. tanév Kataszteri ágazat tavaszi félév.
Számítógépes grafika Bevezetés
Következtető statisztika 9.
A sztochasztikus kapcsolatok (Folyt). Korreláció, regresszió
Adatleírás.
Dplusz projekt 1 Dplusz projekt Készítők: Kerti Ágnes, Cseri Orsolya Eszter Konzulens: Vámossy.
Matematika oktatás mérnök és informatikai képzésekben
BPM alapú robosztus e-Business alkalmazás fejlesztés VE Számítástudomány Alkalmazása Tsz. BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tsz. Balatontourist.
Magic nyelven fejlesztett rendszerek szoftverminőség-biztosításához, a tesztelési folyamatok támogatásához kapcsolódó fejlesztések Magic alkalmazások tesztelésének.
Adatelemzés számítógéppel
Energiatervezési módszerek
Az NVU webszerkesztő program
Populáció genetika Farkas János
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Megerősítő elemzés „Big Data” elemzési módszerek Salánki.
Útmutató a szakdolgozat elkészítéséhez
Szimuláció.
Együttélés fluktuáló környezetben II. Elméleti ökológia szeminárium.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék R „Big Data” elemzési módszerek Kocsis Imre
Felkészülés a nagy útra!
Hálózatok: új nyelv a tudományban Lovász László Eötvös Loránd Tudományegyetem
Standard távolság.
1 Predáció populációdinamikai hatása Def.: olyan szervezet, amely a zsákmányát, annak elfogása után, megöli és elfogyasztja. (Ellentétben: herbivor, parazitoid,
TÁMOP /1-2F Felkészítés szakmai vizsgára informatika területre modulhoz II/14. évfolyam Gyakorlati feladatsor témaköreinek áttekintése,
Szimuláció. Mi a szimuláció? A szimuláció a legáltalánosabb értelemben a megismerés egyik fajtája A megismerés a tudás megszerzése vagy annak folyamata.
Adatok a Cortana Analytics Suite-ben Adatokra építkezve hozzunk megalapozott döntéseket Business Scenarios Recommendations, customer churn, forecasting,
A könyvtári integrált rendszerek statisztikai moduljának használata
Priv. Doz. Andreas SCHÖBEL Győr – március
Vegyes kultúrák, mikrobiális kölcsönhatások
Felkészítés szakmai vizsgára, informatika területre modulhoz II/14. évfolyam Szóbeli feladatsor témaköreinek áttekintése, tipikus feladatok megoldásának.
Üzleti intelligencia megoldások, avagy vezetői döntéstámogatás (XXI.)
Tanító szak, nappali- és levelező tagozat
Esély a szülőknek, lehetőség
Előadás másolata:

Préda-ragadozó interakciók modellezésének lehetőségei R-ben

Hogyan használjuk az R-t? Mint más emberek: - adatelemzés - statisztika - grafika Modellezés R-ben: – alkalmazott modellek – „magyarázó” modellek – demostráló modellek és modellezés

Ökológiai modellek Egy ökológiai rendszer vagy alrendszer matematikai modellje Folyamat (process) modellek: - rendszer megismerés, hipotézis tesztelés (préda-predátor modell, sejtautomaták) Szintézis (synthetic) modellek: ismeretek összefoglalása, döntéshozás (vízminőség, globális folyamatok)

A feladat(ok)…. 0. csomagok letöltése(simecol, odesolve), telepítése, ellenőrzése 1. A scriptek letöltése, értelmezése 1. Néhány példa kiszámítása 3. jegyzőkönyv elkészítése 4. jegyzőkönyvek elküldése (*.doc vagy *.odt- ben) az 5. elindulni lassan hazafelé…

1. Feladat: egy tipikus sztochasztikus Lotka Volterra-rendszer modellezése Egyenlő esélyek alacsony egyedszám(20,20), magas egyedszám(200, 200) Nem egyenlő esélyek (midnkét fajra) alacsony egyedszám(10-100), magas egyedszám(100-10) Ki a ragadozó, ki a préda?

2.feladat: Lotka Volterra-rendszer három paraméterrel, forrás, préda, ragadozó #########predator prey-model with three equations: predator, prey and resource (e.g. nutriens, grassland) library(odesolve) library(simecol) data(lv3) plot(sim(lv3)) solver(lv3) <- "lsoda" parms(lv3)<- list (b=0.1, c=0.5, d=0.1, e=0.4, f= 0.4, g=0.1) init(lv3)<- list (s=0.8, p=0.2, k=0.0) times(lv3)<- c(from=0, to=100, by=0.1), print(sim(lv3)) plot(sim(lv3)) # wrong! integration overlooks internal inputs plot(sim(lv3, hmax=1)) # integration with correct maximum time step

2. feladat Egyenlő esélyek egyedszám(20,20) Nem egyenlő esélyek (midnkét fajra) egyedszám(10-100), Resource: 1, 100

T.J.Case (2000): An Illustrated Guide to Theoretical Ecology. Oxford University Press, New York.