Diferenças
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| roteiros:matriz [2012/05/25 17:44] – [Análise de Perturbação] mortara | roteiros:matriz [2024/01/09 18:18] (atual) – edição externa 127.0.0.1 | ||
|---|---|---|---|
| Linha 65: | Linha 65: | ||
| <box 70% red | Exercício 1: Interpretando os gráficos > | <box 70% red | Exercício 1: Interpretando os gráficos > | ||
| * A projeção observada no gráfico (a) é condizente com o esperado pelo modelo de crescimento estruturado? | * A projeção observada no gráfico (a) é condizente com o esperado pelo modelo de crescimento estruturado? | ||
| - | * Como você interpretaria o padrão | + | * Como você interpretaria o padrão observado no gráfico (b). |
| </ | </ | ||
| ==== Uma ajuda ==== | ==== Uma ajuda ==== | ||
| - | Abaixo uma função para projetar populações a partir da matriz de transição e do estado inicial (tmax é o tempo máximo de projeção). É basicamente o que fizemos anteriormente, | + | Abaixo |
| <box blue 90% | Função proj.mat> | <box blue 90% | Função proj.mat> | ||
| Linha 83: | Linha 83: | ||
| for(i in 2:(tmax+1)) | for(i in 2:(tmax+1)) | ||
| { | { | ||
| - | res.mat[i, | + | res.mat[i, |
| } | } | ||
| return(res.mat) | return(res.mat) | ||
| Linha 100: | Linha 100: | ||
| </ | </ | ||
| </ | </ | ||
| - | |||
| ===== Taxa de Crescimento | ===== Taxa de Crescimento | ||
| Linha 119: | Linha 118: | ||
| * projete a população a tempos mais longos! | * projete a população a tempos mais longos! | ||
| * veja como se comporta a taxa de crescimento da população $\lambda= \frac{N_t}{N_{t-1}}$ | * veja como se comporta a taxa de crescimento da população $\lambda= \frac{N_t}{N_{t-1}}$ | ||
| - | * faça o mesmo variando | + | * faça o mesmo variando |
| * como se comporta essa taxa ao longo do tempo? Ele muda (qualitativamente) quando muda algum parâmetro da população (transições, | * como se comporta essa taxa ao longo do tempo? Ele muda (qualitativamente) quando muda algum parâmetro da população (transições, | ||
| Linha 231: | Linha 230: | ||
| return(mat) | return(mat) | ||
| } | } | ||
| - | #estado inical | + | cory |
| - | n0=c(10, | + | # estado inical |
| + | n0=matrix(c(10,5,2), ncol=1) | ||
| ## tempo 1 | ## tempo 1 | ||
| - | n1 = n0 %*% cory | + | n1 = |
| - | n1d= n0 %*% ddf(n0, | + | n1 |
| + | n1d= ddf(n0, | ||
| n1 | n1 | ||
| n1d | n1d | ||
| ## tempo 2 | ## tempo 2 | ||
| - | n2 = n1 %*% cory | + | n2 = |
| - | n2d=n1d %*% ddf(n1d,cory,h=10, st=3) | + | n2 |
| + | n2d= ddf(n1,cory,h=10, st=3)%*% n1 | ||
| n2 | n2 | ||
| n2d | n2d | ||
| ## tempo 3 | ## tempo 3 | ||
| - | n3 = n2 %*% cory | + | n3 = cory %*% n2 |
| - | n3d=n2d | + | |
| n3 | n3 | ||
| - | n3d | + | n3d= ddf(n2, |
| + | n2 | ||
| + | n2d | ||
| </ | </ | ||
| Linha 262: | Linha 265: | ||
| for(i in 2:(tmax+1)) | for(i in 2:(tmax+1)) | ||
| { | { | ||
| - | res.mat[i, | + | res.mat[i, |
| } | } | ||
| return(res.mat) | return(res.mat) | ||
| Linha 272: | Linha 275: | ||
| prop.estdd< | prop.estdd< | ||
| matplot(0: | matplot(0: | ||
| + | ## tmax = 100 | ||
| + | res.corydd< | ||
| + | res.corydd | ||
| + | matplot(0: | ||
| + | prop.estdd< | ||
| + | matplot(0: | ||
| </ | </ | ||
| Linha 280: | Linha 288: | ||
| *3. o estado inicial da população influencia a projeção quanto ao estado final da população? | *3. o estado inicial da população influencia a projeção quanto ao estado final da população? | ||
| </ | </ | ||
| - | |||
| ===== Autovalores e autovetores ===== | ===== Autovalores e autovetores ===== | ||
| Linha 294: | Linha 301: | ||
| O que acontece é que frequentemente em Ecologia ouvimos dizer de autovalores e autovetores. Isso aparece em: em análises multivariadas de ordenação; | O que acontece é que frequentemente em Ecologia ouvimos dizer de autovalores e autovetores. Isso aparece em: em análises multivariadas de ordenação; | ||
| - | Para o nosso caso em crescimento populacional estruturado podemos encontrar o $\lambda$ assintótico simplesmente encontrando o autovalor dominante da matriz de projeção. Autovalores são representados por $ \lambda $ e correspondem | + | Para o nosso caso em crescimento populacional estruturado podemos encontrar o $\lambda$ assintótico simplesmente encontrando o autovalor dominante da matriz de projeção. Autovalores são representados por $ \lambda $ e correspondem |
| <box 80% green |Resumindo> | <box 80% green |Resumindo> | ||
| Linha 450: | Linha 457: | ||
| </ | </ | ||
| + | |||
| + | ===== Extração e Manejo ===== | ||
| + | |||
| + | [[exercicios: | ||
| + | |||
