Utilizzo di R per la modellistica e i metodi quantitativi nella pesca

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Titolo originale:

Using R for Modelling and Quantitative Methods in Fisheries

Contenuto del libro:

Il libro Using R for Modelling and Quantitative Methods in Fisheries si è evoluto ed è stato adattato da un libro precedente dello stesso autore e fornisce un'introduzione dettagliata ai metodi analitici comunemente utilizzati da scienziati della pesca, ecologi e studenti avanzati che utilizzano il software open-source R come strumento di programmazione. Si presuppone una certa conoscenza di R, poiché si tratta di un libro sull'uso di R, ma viene fornita un'introduzione allo sviluppo e al funzionamento delle funzioni e a come esplorare i contenuti delle funzioni e dei pacchetti di R. Gli esempi di analisi procedono passo dopo passo e sono presentati in modo dettagliato.

Gli esempi di analisi procedono passo dopo passo utilizzando il codice elencato nel libro e nel pacchetto R che lo accompagna, MQMF, disponibile su GitHub e nell'archivio standard CRAN. Gli esempi sono progettati per essere semplici da modificare, in modo che il lettore possa adattare rapidamente i metodi descritti per utilizzarli con i propri dati. Uno degli obiettivi principali del libro è quello di essere una risorsa utile per i professionisti delle risorse naturali e per gli studenti.

Capitoli in evidenza:

⬤ Stima dei parametri dei modelli fornisce una spiegazione dettagliata dei requisiti e delle fasi coinvolte nell'adattamento dei modelli ai dati, utilizzando R e, principalmente, i metodi di massima verosimiglianza.

⬤ On Uncertainty utilizza R per implementare bootstrapping, profili di verosimiglianza, errori asintotici e posteriori bayesiani per caratterizzare l'incertezza in un'analisi. L'uso della metodologia della catena di Markov di Monte Carlo viene esaminato in dettaglio.

⬤ Modelli di produzione in eccesso applica tutti i metodi esaminati nelle parti precedenti del libro per condurre una valutazione degli stock. Ciò include l'adattamento di modelli alternativi ai dati disponibili, la caratterizzazione dell'incertezza in modi diversi e la proiezione nel tempo dei modelli ottimali come base per fornire utili consigli di gestione.