Geri Dön

Tür zenginliğini tahmin metodları

The Methods of estimation of species richness

  1. Tez No: 76926
  2. Yazar: ÖMER CEVDET BİLGİN
  3. Danışmanlar: PROF.DR. FATİN ZENGİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1998
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 109

Özet

Tür zenginliği, bir populasyonu meydana getiren sınıfların sayısıdır. İstatistik literatüründe, bir populasyondaki sınıfların (türler veya tipler) gerçek sayısının. sınıflandırılabilir nesnelerin (bireyler veya temsilciler) bir şans örneği vasıtasıyla tahmini, diğer birçok bilim dalı literatürlerinde de geniş tarihsel birikim yaratan, klasik bir inferans problemidir. Gerçek sayısı tahmin edilmeye çalışılan sınıflar, uygulamada, bir bölgede yaşayan bitki ya da hayvan türleri, bir yazarın kelime haznesi, antika bir sikke serisinin basımında kullanılmış olan farklı kalıpların sayısı, vb. olabilmektedir. Aynı zamanda yakalama-tekrar yakalama kayıtlarından populasyon büyüklüğünün tahmini de, tam anlamıyla tür zenginliğinin tahminine denk bir problemdir Tür zenginliği S nin, bir basit tahmini, örnekte gözlenen farklı sınıfların toplam sayısı s dir. Ancak, s, yüksek sapmaya sahiptir ve S için sadece bir alt sınır olarak dikkate alınabilir. Bu çalışmada, S nin istatistik yöntemlerle tahminini amaçlayan metodlann bir özetlemesi yapılmıştır. Bu metodlann bir kısmı, sadece sınıf yığılma eğrilerinin ekstrapolasyonunu göz önüne alan veri-analiz metodlan iken, diğer büyük kısmı örnekleme teorisine dayanan bolluk-bazlı ve varlık-bazlı metodlardır. Örnekleme modeli bilindiği zaman S nin tahmini için parametrik ya da nonparametrik yaklaşımlar sözkonusudur. Nonparametrik tahmin metodlarının karşılaştırılması amacıyla gerçekleştirilen bir simülasyon çalışması sonucunda, şansa bağlılığın bozulduğu durumlarda varlık-bazlı metodlann çok açık olmasa da bolluk-bazlı metodlara genel anlamda bir üstünlük sağladığı gözlenmiştir. Başarısı diğerlerine göre en yüksek olan tahmin metodu ise birinci- dereceden jackknife olmuştur. Sonuç olarak, henüz tam anlamıyla olgunlaşmış metodların ortada olmadığı, mevcutların bazılarının biribirine çok benzediği görülmüştür. Ancak ümit verici yaklaşımlar da söz konusudur.

Özet (Çeviri)

In the statistical literature, estimation of the species richness, the number of classes in a population, by a random sample of classifiable objects is an inferential problem having a historical background in the literatures of many unrelated disciplines. In practice, the classes the number of which we want to estimate might be species of plants or animals in a region, an author's vocabulary, different dies used to produce an ancient coin issue, etc. In the same way, estimation of population size from capture-recapture records is a formally equivalent problem to estimation of species richness. A simple estimate of species richness, S, is the number of different classes observed in the sample, that is s. But s is highly biased and it can only be considered as a lower limit for S. In this study, the statistical methods for estimating S are reviewed. Some of the methods which are data-analytic, consider extrapolation of species accumulation curves. On the other hand, most of them are abundance-based and incidence-based methods relying on sampling theory. Given a sampling model, parametric or nonparametric approximations are available. A simulation study was carried out to compare the nonparametric estimation methods. It was concluded that in the case of nonrandomness the incidence-based methods are slightly superior to abundance-based methods. Among the methods studied, the first- order jackknife was found globally preferable. Finally, it can be said that there is no fully developed method and some of available methods are closely related to each other. But there are promising approachs.

Benzer Tezler

  1. Önemli zeytin (Olea europaea L.) çeşitlerinin izoenzim polimorfizmleri ve genetik özellikleri

    Isoenzyme polymorphisms and genetic characteristics of important olive (Olea europaea L.) cultivars and types

    SEVDA DÜLGER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Bahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT ŞEKER

  2. The spider fauna of an olive grove and associated shrublands in Muğla, Milas, Kıyıkışlacık with notes on their diversity and composition

    Muğla, Milas, Kıyıkışlacık?ta yer alan bir zeytinlik ile ilişkili çalılık alanların örümcek faunası ve örümceklerin alandaki çeşitliliği ve kompozisyonu üzerine notlar

    MERT ELVERİCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    BiyolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYKUT KENCE

  3. Küre Dağları Milli Parkının vejetasyon ekolojisi ve iklim değişikliği senaryolarına göre değerlendirilmesi (Doğu kayını örneği)

    Vegetation ecology of Küre Mountains National Park and assessment of climate change scenarios (Fagus orientalis sample)

    MUHAMMET ÖZTEKİNCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    CoğrafyaKarabük Üniversitesi

    Coğrafya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜCAHİT COŞKUN

  4. Türkiye herpetofaunasının haritalandırılması, güncel ve gelecek senaryolar kullanılarak türlere yönelik tahmini dağılış modellerinin oluşturulması

    The mapping of turkish herpetofauna, the creation of species distribution models using current and future scenarios

    ÇAĞDAŞ YAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    ZoolojiEge Üniversitesi

    Zooloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KERİM ÇİÇEK

  5. Classifier fusion for multimodal correlated classifiers and video annotation

    Bağımlı sınıflandırıcılar ve video işaretleme için sınıflandırıcı birleştirme

    ÜMİT EKMEKCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE