Uma Rede de Colaborações

As atividades do LET priorizam e dependem extensamente da colaboração com outros grupos e pesquisadores.

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Buscamos colaborações criativas com colegas interessados em:

  • Aplicar conceitos, métodos e análises abordadas pelo LET;
  • Desenvolver e disseminar conteúdos teóricos ou protocolos analíticos;
  • Refletir sobre a própria atividade de pesquisa;
  • Diálogo interdisciplinar.

Pesquisa

Nossa pesquisa concentra-se em dois grandes temas teóricos em ecologia de comunidades:

  • Variação da diversidade biológica em diferentes escalas e suas causas.
  • Construção de modelos em ecologia de populações e comunidades.

Para conhecer cada um dos projetos, veja nossa área de pesquisa em andamento.

Pesquisa Empírica

Nossa pesquisa empírica é orientada por questões, e não por objetos de estudo.

Por isso, temos pesquisas sobre um grande número de sistemas e grupos taxônomicos, em colaboração com os respectivos especialistas:

Desenvolvimentos Conceituais e Analíticos

Pretendemos promover mudanças nos protocolos de análise estatística usados na ecologia de comunidades, para que ocorram avanços teóricos nesse campo de conhecimento.

Para isso, trabalhamos no desenvolvimento e avaliação de um procedimento geral de análise quantitativa orientada a modelos, em contraposição à abordagem de testes de significância.

Em nossa abordagem, a inferência sobre processos ecológicos deve:

  1. Identificar enunciados teóricos pertinentes ao problema;
  2. Deduzir, a partir destes enunciados, modelos quantitativos concorrentes;
  3. Usar dados para arbitrar sobre a plausibilidade de cada modelo.

Nossos Modelos Estatísticos

A forma geral dos modelos com os quais lidamos é:

$$ Y \ ~ \ P(\ y \ | \ \theta \ = \ f(X_i) \ )$$

Em que $$Y$$ é a variável ecológica de interesse, que é descrita como uma variável aleatória cuja função de probabilidade $$P$$ tem parâmetros $$\theta$$, que por sua vez podem ser funções de co-variáveis $$X_i$$.

A ligação entre os dados e a teoria é feita pelo ajuste e comparação de modelos, sob o princípio de que toda a informação necessária para a inferência está no conjunto dos dados obtidos (princípio da verossimilhança).

A verossimilhança estatística é usada para ajustar e comparar os modelos. Um tutorial introdutório em R está aqui. Veja também a página da disciplina de pós-graduação sobre modelos estatísticos que oferecemos.

Parcerias

Ensino

Como buscamos a formação de uma postura crítica frente à atividade de pesquisa, mantemos colaboração regular com diversas disciplinas de graduação e pós-graduação.

Veja a relação e links para programas e material didático aqui.

atividades.txt · Última modificação: 2013/09/10 19:03 por prado
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