Ao rodarmos varias vezes a função com os mesmo parâmetros os resultados finais serão diferentes, mas a tendência geral será a mesma em cada uma das repetições. Isso se deve ao fato da simulação envolver um processo estocástico visto que a cada rodada se sorteia ao acaso um número de manchas ocupadas para ficarem vazias e um número de manchas vazias para ficarem ocupadas. Como esse sorteio é ao acaso e com reposição, a quantidade de manchas que ficarão ocupadas num dado tempo pode variar de repetição para repetição, mas em média os resultados convergem para um mesmo valor, dado pelo ponto de equilibrio $F = \frac{p_i}{p_i+p_e}$

Quando o número de manchas é muito grande a variação da fração de manchas ocupadas ao longo do tempo é baixa, enquanto que se o número total de manchas é muito pequeno a variação é grande. Quanto maior o número de manchas na paisagem, menor será a variação estocástica na fração de manchas ocupadas.

Quando aumentamos muito as duas taxas, as oscilações ao redor do ponto de estabilidade vão diminuindo até atingirem um valor aparentemente estável. Contudo parecem haver pulsos em que a variação na fração de manchas ocupadas aumenta e diminuem. Não sei se isso é só um padrão aparente visualmente.

Com as probabilidades baixas, a variação parece ser mais homogênea em relação ao caso acima. A aproximação em direção ao ponto de estabilidade parece ser mais “continua” (crescente se a fração inicial está abaixo da fração de estabilidade ou decrescente caso contrário) se comparado com o caso das taxas altas, em que desde o inicio a fração de manchas ocupadas varia ao redor do ponto de estabilidade. Além disso, para o caso de taxas altas percebe-se que durante o transiente, há uma alta variância ao redor do valor de estabilidade, a qual vai diminuindo com o tempo até atingir uma variância estável também. Para as taxas baixas, esta variância parece ser mais constante durante toda a fase transiente. O que ocorre é que a fração de manchas ocupadas decai ou aumenta continuamente com o tempo e com uma variância mais ou menos constante.

Aproximando a condição inicial do ponto de estabilidade, o que ocorre é que o sistema converge para a condição de estabilidade exibindo variâncias menores em relação a quando as condições iniciais são muito diferentes da fração de estabilidade. Demora mais para o sistema convergir para a situação de equilibrio. Então, com $f_i$ muito diferente de $F$, a fase de transiente tende a ser maior.

As populações se extinguirão na paisagem somente se a taxa de imigração igualar 0.