Analisi di sensibilità: Metodi matriciali in demografia ed ecologia

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Titolo originale:

Sensitivity Analysis: Matrix Methods in Demography and Ecology

Contenuto del libro:

Questo libro ad accesso libero mostra come utilizzare l'analisi di sensibilità in demografia. Presenta nuovi metodi per individui, coorti e popolazioni, con applicazioni all'uomo, ad altri animali e alle piante. Le analisi si basano su formulazioni matriciali di modelli di popolazione classificati per età, stadio e multistato. I metodi sono presentati per casi lineari e non lineari, deterministici e stocastici, variabili e variabili nel tempo. I lettori scopriranno risultati sulla sensibilità delle statistiche di longevità, disparità di vita, tempi di occupazione, tasso netto di riproduzione e statistiche dei modelli a catena di Markov in demografia. Vedranno anche le applicazioni dell'analisi di sensibilità ai tassi di crescita della popolazione, alle strutture stabili della popolazione, al valore riproduttivo, agli equilibri in condizioni di immigrazione e non linearità e ai cicli della popolazione. La stocasticità individuale è un tema ricorrente, con un'attenzione che va oltre i valori attesi per includere le varianze dei risultati demografici. I calcoli sono facilmente e accuratamente implementati in linguaggi di programmazione orientati alle matrici come Matlab o R. L'analisi di sensibilità aiuterà i lettori a creare modelli per prevedere l'effetto di cambiamenti futuri, per valutare gli effetti delle politiche e per identificare possibili risposte evolutive all'ambiente. Completo di numerosi esempi di applicazione, il libro sarà di interesse per ricercatori e studenti laureati in demografia umana e biologia delle popolazioni.

Il materiale sarà interessante anche per chi si occupa di biologia matematica e di matematica applicata.

Questo libro open access fornisce una presentazione completa dell'analisi di sensibilità per i modelli demografici Applicabile alle popolazioni di esseri umani, altri animali e piante Sviluppa la teoria matematica e mostra esempi di applicazione Prende in considerazione tutti i tipi di modelli di popolazione (lineari e non lineari, deterministici e stocastici, classificati per età e classificati per stadio)

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