In many agricultural and biological contexts, the response variable is a nonnegative integer value which we wish to explain or analyze in terms of a set of covariates. Unlike the Gaussian linear model, the response variable is discrete with a distribution that places probability mass at natural numbers only. The Poisson regression is the standard model for count data. However, assumptions of this model forces the equality between mean and variance, which may be implausible in many applications. Motivated by experimental data sets, this work intended to develop more realistic methods for the analysis of count data. We proposed a novel parametrization of the COM-Poisson distribution and explored the regression models based on it. We extended the model to allow the dispersion, as well as the mean, depending on covariates. A set of count statistical models, namely COM-Poisson, Gamma-count, discrete Weibull, generalized Poisson, double Poisson and Poisson-Tweedie, was reviewed and compared, considering the dispersion, zero-inflation, and heavy tail indexes, together with the results of data analyzes. The computational routines developed in this dissertation were organized in two R packages available on GitHub. / Em diversos estudos agrícolas e biológicos, a variável resposta é um número inteiro não negativo que desejamos explicar ou analisar em termos de um conjunto de covariáveis. Diferentemente do modelo linear Gaussiano, a variável resposta é discreta com distribuição de probabilidade definida apenas em valores do conjunto dos naturais. O modelo Poisson é o modelo padrão para dados em forma de contagens. No entanto, as suposições desse modelo forçam que a média seja igual a variância, o que pode ser implausível em muitas aplicações. Motivado por conjuntos de dados experimentais, este trabalho teve como objetivo desenvolver métodos mais realistas para a análise de contagens. Foi proposta uma nova reparametrização da distribuição COM-Poisson e explorados modelos de regressão baseados nessa distribuição. Uma extensão desse modelo para permitir que a dispersão, assim como a média, dependa de covariáveis, foi proposta. Um conjunto de modelos para contagens, nomeadamente COM-Poisson, Gamma-count, Weibull discreto, Poisson generalizado, duplo Poisson e Poisson-Tweedie, foi revisado e comparado, considerando os índices de dispersão, inflação de zero e cauda pesada, juntamente com os resultados de análises de dados. As rotinas computacionais desenvolvidas nesta dissertação foram organizadas em dois pacotes R disponíveis no GitHub.

A urbanização e a expansão das fronteiras agrícolas na região Neotropical estão entre as principais forças causadoras da degradação ambiental em hábitats abertos naturais. Inferências e estimativas de abundância são críticas para quantificação de dinâmicas populacionais e impactos de mudanças ambientais. Contudo, a detecção imperfeita e outros fenômenos que causam inflação de zeros podem induzir erros de estimativas e dificultar a identificação de padrões ecológicos. Examinamos como a consideração desses fenômenos em dados de contagens de indivíduos não marcados pode informar na escolha do método apropriado para estimativas populacionais. Revisamos métodos estabelecidos (modelos lineares generalizados [GLMs] e amostragem de distância [distance sampling]) e emergentes que usam modelos hierárquicos baseados em misturas (N-mixture; modelo de Royle-Nichols [RN], e N-mixture básico, zero inflacionado, espacialmente explicito, visita única, e multiespécies) para estimar a abundância de populações não marcadas. Como estudo de caso, aplicamos o método N-mixture baseado em visitas únicas para modelar dados de contagens de aves de rapina em estradas e investigar como transformações de habitat no Cerrado e Pantanal do Mato Grosso do Sul afetaram as populações de 12 espécies em uma escala regional (>300.000 km2). Os métodos diferem nos pré-requisitos de desenho amostral, e a sua adequabilidade depender da espécie em questão, da escala e objetivos do estudo, e considerações financeiras e logísticas, que devem ser avaliados para que verbas, tempo e esforço sejam utilizados com eficiência. No estudo de caso, a detecção de todas as espécies foi influenciada pela horário de amostragem, com efeitos congruentes com expectativas baseadas no comportamentos de forregeamento e de voo. A vegetação fechada e carcaças também influenciaram a detecção de algumas espécies. A abundância da maioria das espécies foi negativamente influenciada pela conversão de habitats naturais para antrópicos, particularmente pastagens e plantações de soja e cana-de-açúcar, até mesmo para espécies generalistas consideradas como indicadores ruins da qualidade de hábitats. A proteção dos hábitats naturais remanescentes é essencial para prevenir um declínio ainda maior das populações de aves de rapina na área de estudo, especialmente no domínio do Cerrado / Urbanization and the expansion of agricultural frontiers are among the main forces driving the degradation of natural habitats in Neotropical open habitats. Inference and estimates of abundance are critical for quantifying population dynamics and the impacts of environmental change. Yet imperfect detection and other phenomena that cause zero inflation can induce estimation error and obscure ecological patterns. We examine how detection error and zero-inflation in count data of unmarked individuals inform the choice of analytical method for estimating population size. We review established (GLMs and distance sampling) and emerging methods that use N-mixture models (Royle-Nichols model, and basic, zero-inflated, temporary emigration, beta-binomial, generalized open-population, spatially explicit, single-visit and multispecies) to estimate abundance of unmarked populations. As a case study, we employed a single visit N-mixture approach to model roadside raptor count data and investigate how land-use transformations in the Cerrado and Pantanal domains in Brazil have affected the populations of 12 species on a regional scale (>300,000 km2). Methods differ in sampling design requirements, and their suitability will depend on the study species, scale and objectives of the study, and financial and logistical considerations, which should be evaluated to use funds, time and effort efficiently. In the case study, detection of all species was influenced by time of day, with effects that follow expectations based on foraging and flying behavior. Closed vegetation on and carcasses found during surveys also influenced detection of some species. Abundance of most species was negatively influenced by conversion of natural Cerrado and Pantanal habitats to anthropogenic uses, particularly pastures, soybean and sugar cane plantations, even for generalist species usually considered poor habitat-quality indicators. Protection of the remaining natural habitats is essential to prevent further decline of raptor populations in the study area, especially in the Cerrado domain

A urbanização e a expansão das fronteiras agrícolas na região Neotropical estão entre as principais forças causadoras da degradação ambiental em hábitats abertos naturais. Inferências e estimativas de abundância são críticas para quantificação de dinâmicas populacionais e impactos de mudanças ambientais. Contudo, a detecção imperfeita e outros fenômenos que causam inflação de zeros podem induzir erros de estimativas e dificultar a identificação de padrões ecológicos. Examinamos como a consideração desses fenômenos em dados de contagens de indivíduos não marcados pode informar na escolha do método apropriado para estimativas populacionais. Revisamos métodos estabelecidos (modelos lineares generalizados [GLMs] e amostragem de distância [distance sampling]) e emergentes que usam modelos hierárquicos baseados em misturas (N-mixture; modelo de Royle-Nichols [RN], e N-mixture básico, zero inflacionado, espacialmente explicito, visita única, e multiespécies) para estimar a abundância de populações não marcadas. Como estudo de caso, aplicamos o método N-mixture baseado em visitas únicas para modelar dados de contagens de aves de rapina em estradas e investigar como transformações de habitat no Cerrado e Pantanal do Mato Grosso do Sul afetaram as populações de 12 espécies em uma escala regional (>300.000 km2). Os métodos diferem nos pré-requisitos de desenho amostral, e a sua adequabilidade depender da espécie em questão, da escala e objetivos do estudo, e considerações financeiras e logísticas, que devem ser avaliados para que verbas, tempo e esforço sejam utilizados com eficiência. No estudo de caso, a detecção de todas as espécies foi influenciada pela horário de amostragem, com efeitos congruentes com expectativas baseadas no comportamentos de forregeamento e de voo. A vegetação fechada e carcaças também influenciaram a detecção de algumas espécies. A abundância da maioria das espécies foi negativamente influenciada pela conversão de habitats naturais para antrópicos, particularmente pastagens e plantações de soja e cana-de-açúcar, até mesmo para espécies generalistas consideradas como indicadores ruins da qualidade de hábitats. A proteção dos hábitats naturais remanescentes é essencial para prevenir um declínio ainda maior das populações de aves de rapina na área de estudo, especialmente no domínio do Cerrado / Urbanization and the expansion of agricultural frontiers are among the main forces driving the degradation of natural habitats in Neotropical open habitats. Inference and estimates of abundance are critical for quantifying population dynamics and the impacts of environmental change. Yet imperfect detection and other phenomena that cause zero inflation can induce estimation error and obscure ecological patterns. We examine how detection error and zero-inflation in count data of unmarked individuals inform the choice of analytical method for estimating population size. We review established (GLMs and distance sampling) and emerging methods that use N-mixture models (Royle-Nichols model, and basic, zero-inflated, temporary emigration, beta-binomial, generalized open-population, spatially explicit, single-visit and multispecies) to estimate abundance of unmarked populations. As a case study, we employed a single visit N-mixture approach to model roadside raptor count data and investigate how land-use transformations in the Cerrado and Pantanal domains in Brazil have affected the populations of 12 species on a regional scale (>300,000 km2). Methods differ in sampling design requirements, and their suitability will depend on the study species, scale and objectives of the study, and financial and logistical considerations, which should be evaluated to use funds, time and effort efficiently. In the case study, detection of all species was influenced by time of day, with effects that follow expectations based on foraging and flying behavior. Closed vegetation on and carcasses found during surveys also influenced detection of some species. Abundance of most species was negatively influenced by conversion of natural Cerrado and Pantanal habitats to anthropogenic uses, particularly pastures, soybean and sugar cane plantations, even for generalist species usually considered poor habitat-quality indicators. Protection of the remaining natural habitats is essential to prevent further decline of raptor populations in the study area, especially in the Cerrado domain