Orientador: Miguel Petrere Junior / Banca: Luzia Ap. Trinca / Banca: João Luis Ferreira Batista / Resumo: É bastante comum no estudo de ecologia de comunidades o uso de índices de diversidade. Historicamente, os principais índices são os derivados por Shannon e por Simpson. Atualmente, existe uma família de índices, derivada da entropia de Tsallis, que inclui os índices supracitados. Igualmente importantes para descrever os padrões observados na natureza, são os modelos de distribuição de espécie/abundância. Sabe-se também que a amostragem em comunidades naturais geralmente é realizada por quadratins e que as populações das espécies na natureza exibem um padrão agregado de distribuição espacial, ao invés de uma distribuição aleatória. Esta dissertação tem como objetivo central avaliar os possíveis efeitos que a estrutura da comunidade imposta por meio de modelos clássicos, como as séries logarítmica e geométrica e a distribuição lognormal, que a agregação populacional e que o método de amostragem (por quadratins ou aleatória de indivíduos) podem ter sobre a estimação dos índices da família de Tsallis. Foram realizadas simulações baseadas no método modificado de Thomas (seguindo outros estudos na área), nas quais foram gerados diferentes cenários, representando comunidades naturais, com os três tratamentos: (i) distribuição de espécie/abundância, (ii) nível de agregação populacional e (iii) método de amostragem. Então foi verificado o desempenho dos métodos de estimação de máxima verossimilhança (EMV), jackknife e bootstrap . O desempenho desses métodos foi medido pelo viés percentual calculado em relação ao parâmetro populacional, pela amplitude do intervalo de confiança e também pela porcentagem de casos em que o intervalo de confiança cobriu o verdadeiro valor do parâmetro populacional. Foi observado que o EMV, em todos os cenários, produziu estimativas mais enviesadas do que os métodos intensivos de estimação... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Community ecology is often studied by the use of diversity indices. Historically, the most important indices are derived from Shannon and from Simpson's formulas. Presently, there is a family of diversity indices, derived from Tsallis entropy, which include the above ones. The species/abundance models are also important to describe the observed patterns in nature. It is well known that, when sampling in natural communities, quadrats are used and that species populations usually exhibit an aggregated pattern of spatial distribution, instead of a random one. The main objective of this dissertation is to evaluate the possible effects that the community structure imposed by the classic species/abundance models, such as the logarithmic and geometric series and the lognormal distribution, the level of aggregation and the sampling method (by quadrats or individual sampling) would interfere with the estimation of the Tsallis diversity indices family. Simulations based on the modified Thomas method were performed (following other studies on the field), in which different scenarios were computationally created, representing the biological communities, with three treatments: (i) the species/abundance model, (ii) the aggregation level and, (iii) the sampling method. Then the performances of the maximum likelihood (MLE), jackknife and boostrap estimators were evaluated. The performances are measured by the relative bias around the population parameter, the length of the confidence intervals and also by the relative number of cases in which the confidence intervals covered the population parameter. It is observed that the MLE, in every scenario, generated more biased estimations than the two evaluated resampling methods. Also it is observed that the geometric series is the species/abundance distribution which caused less bias among the tested models, especially for species richness estimation... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:23:03Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-02-25Bitstream added on 2014-06-13T20:29:43Z : No. of bitstreams: 1 butturigomes_d_me_botib.pdf: 420214 bytes, checksum: aac06b3aca61cdb7205ba4e36b9d3b5c (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / É bastante comum no estudo de ecologia de comunidades o uso de índices de diversidade. Historicamente, os principais índices são os derivados por Shannon e por Simpson. Atualmente, existe uma família de índices, derivada da entropia de Tsallis, que inclui os índices supracitados. Igualmente importantes para descrever os padrões observados na natureza, são os modelos de distribuição de espécie/abundância. Sabe-se também que a amostragem em comunidades naturais geralmente é realizada por quadratins e que as populações das espécies na natureza exibem um padrão agregado de distribuição espacial, ao invés de uma distribuição aleatória. Esta dissertação tem como objetivo central avaliar os possíveis efeitos que a estrutura da comunidade imposta por meio de modelos clássicos, como as séries logarítmica e geométrica e a distribuição lognormal, que a agregação populacional e que o método de amostragem (por quadratins ou aleatória de indivíduos) podem ter sobre a estimação dos índices da família de Tsallis. Foram realizadas simulações baseadas no método modificado de Thomas (seguindo outros estudos na área), nas quais foram gerados diferentes cenários, representando comunidades naturais, com os três tratamentos: (i) distribuição de espécie/abundância, (ii) nível de agregação populacional e (iii) método de amostragem. Então foi verificado o desempenho dos métodos de estimação de máxima verossimilhança (EMV), jackknife e bootstrap . O desempenho desses métodos foi medido pelo viés percentual calculado em relação ao parâmetro populacional, pela amplitude do intervalo de confiança e também pela porcentagem de casos em que o intervalo de confiança cobriu o verdadeiro valor do parâmetro populacional. Foi observado que o EMV, em todos os cenários, produziu estimativas mais enviesadas do que os métodos intensivos de estimação... / Community ecology is often studied by the use of diversity indices. Historically, the most important indices are derived from Shannon and from Simpson’s formulas. Presently, there is a family of diversity indices, derived from Tsallis entropy, which include the above ones. The species/abundance models are also important to describe the observed patterns in nature. It is well known that, when sampling in natural communities, quadrats are used and that species populations usually exhibit an aggregated pattern of spatial distribution, instead of a random one. The main objective of this dissertation is to evaluate the possible effects that the community structure imposed by the classic species/abundance models, such as the logarithmic and geometric series and the lognormal distribution, the level of aggregation and the sampling method (by quadrats or individual sampling) would interfere with the estimation of the Tsallis diversity indices family. Simulations based on the modified Thomas method were performed (following other studies on the field), in which different scenarios were computationally created, representing the biological communities, with three treatments: (i) the species/abundance model, (ii) the aggregation level and, (iii) the sampling method. Then the performances of the maximum likelihood (MLE), jackknife and boostrap estimators were evaluated. The performances are measured by the relative bias around the population parameter, the length of the confidence intervals and also by the relative number of cases in which the confidence intervals covered the population parameter. It is observed that the MLE, in every scenario, generated more biased estimations than the two evaluated resampling methods. Also it is observed that the geometric series is the species/abundance distribution which caused less bias among the tested models, especially for species richness estimation... (Complete abstract click electronic access below)

Orientador: Amauri Lopes / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-27T14:38:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Colares_RicardoFialho_D.pdf: 12011156 bytes, checksum: 3fba872746daa020d1b17ceea0e9871a (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Este trabalho aborda a aplicação de arranjo de sensores no problema de estimação do ângulo-de-chegada (DOA) de ondas planas. Uma vasta gama de aplicações nas mais diversas áreas se enquadram nesse problema, como em radar, sonar e mais recentemente em comunicações móveis. Dentre os métodos existentes para estimação de parâmetros, destacam-se os paramétricos em relação aos espectrais. Este trabalho classifica os principais métodos paramétricos em três categorias. A primeira consiste de métodos baseados no bastante conhecido critério da máxima-verossimilhança (ML), tais como o IQML e MO DE. A segunda categoria compreende os métodos baseados na predição linear, dentre os quais podemos citar o FBLP Modificado e o WTLS-LP. A terceira consiste nos métodos que fazem uso dos sub­espaços definidos pela matriz de correlação dos dados disponíveis, como os métodos MUSIC, NORMA-MÍNIMA, ESPRIT e WSF. Esses métodos são apresentados neste trabalho de uma forma unificada, na qual as estimativas desejadas são obtidas através da minimização de funções custo adequadas e com mesma estrutura. Nesse processo de otimização fazemos uso do critério dos mínimos-quadrados (LS) e dos mínimos-quadrados totais (TLS), além de suas variações que também são descritas. A visão unificada proposta aqui torna possível uma comparação de desempenho e esforço computacional entre esses métodos, evidenciando suas vantagens e desvantagens. Além disso, torna também possível a sugestão de propostas para novos métodos baseados naqueles existentes / Abstract: This work is concerned with the direction-of-arrival estimation of plane waves impinging on a sensors array. This problem arises from applications such as radar, sonar and, more recently, in wireless communications. Among the usual parameter estimation methods, the parametric ones are more accurate than the spectral ones. In this work the parametric methods are presented and classified in three categories. The first one consists of methods based on the well known maximum-likelihood (ML) criterion, such as the IQML and MO DE methods. The second class is composed of methods that use the linear prediction concepts, such as the Modified FBLP an the WTLS-LP. The last class is based on the subspace approach such as the MUSIC, MINIMUM-NORM, ESPRIT and WSF methods. Those methods are presented using an unifying formulation and notation, in which case the estimation is reached by minimizing suitable and similar cost functions. The minimization process is carried out by using the least­squares (LS) and total least-squares(TLS) approaches, as well as through variants that are also presented. This unifying framework make it possible to compare the performance and computational effort of the methods presented, showing the advantages and the disadvantages of each one. In addition, we propose new methods based on the existing ones / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica