The simulation of mobile networks relies on a reliable movement generation. Random movement patterns are frequently used in simulators. In this report, the performance of the popular setdest movement generator, which is built into the ns2 open source simulator, is investigated using two statistical tests: quadrat count test and the variance to mean ratio (VMR) test. The results show a non-uniform distribution of nodes during the simulation with a bias towards placing the nodes in the center of the simulated area. We propose and implement a di erent method for random movement generation in the ns2 simulator and show that our movement generator improves the randomness of the node distribution during the simulation. The new generator was successfully tested with the ns2 simulator.

220 relevés par I.P.A. complétés par 3 dénombrements par cartographie des territoires ont été réalisés dans une succession de végétation. de la série du Chêne liège ainsi que dans des reboisements de Pin maritime et d'Eucalyptus, dans la région d'Annaba - EI-Kala (nord-est algérien). Les résultats obtenus font ressortir une nette différence entre la perception à priori du phénomène successionnel, à travers la vision qu'en a le forestier ou le phytoécologue, et qui nous a conduit à une stratification fine du milieu, et la perception de l'avifaune qui a révélé une indifférenciation de certains milieux, notamment les maquis. Cette indifférenciation est due à la grande amplitude d'habitat des espèces. L'analyse de la dynamique de l'avifaune le long de la succession, a permis de mettre en évidence 2 gradients : un gradient milieux ouverts (maquis) - milieux fermés (forêts) et, au sein des forêts, un gradient forêts de plaine-forêts d'altitude. La comparaison de la succession algérienne avec 4 successions européennes, a révélé une grande similitude des avifaunes des stades mûrs des 5 successions et une originalité des avifaunes des stades jeunes. Ce phénomène est en rapport avec l'histoire de la mise en place des avifaunes dans le bassin méditerranéen. Nous avons discuté par ailleurs quelques arguments qui nous ont permis de mettre en évidence un syndrome d'insularité biologique au Maghreb.

Se propusieron varias metodologías para analizar datos longitudinales (en forma univariante, mediante MANOVA, en curvas de crecimiento y bajo respuesta no normal mediante modelos lineales generalizados) usando distancias entre observaciones (o individuos) con respecto a las variables explicativas con variables respuesta de tipo continuo. En todas las metodologías propuestas al agregar más componentes de la matriz de coordenadas principales se encuentra que se gana en las predicciones con respecto a los modelos clásicos. Por lo cual resulta ser una metodología alternativa frente a la clásica para realizar predicciones. Se probó que el modelo MANOVA con DB y la aproximación univariante longitudinal con DB generan resultados tan robustos como la aproximación de MANOVA clásica y univariante clásica para datos longitudinales, haciendo uso en la aproximación clásica de máxima verosimilitud restringida y mínimos cuadrados ponderados bajo condiciones de normalidad. Los parámetros del modelo univariante con DB fueron estimados por el método de máxima verosimilitud restringida y por mínimos cuadrados generalizados. Para la aproximación MANOVA con DB se uso mínimos cuadrados bajo condiciones de normalidad. Además, se presentó como realizar inferencia sobre los parámetros involucrados en el modelo para muestras grandes. Se explicó también una metodología para analizar datos longitudinales mediante modelos lineales generalizados con distancias entre observaciones con respecto a las variables explicativas, donde se encontraron resultados similares a la metodología clásica y la ventaja de poder modelar datos de respuesta continua no normal en el tiempo. Inicialmente, se presenta el modelo propuesto, junto con las ideas principales que dan su origen, se realiza la estimación de parámetros y el contraste de hipótesis. La estimación se hace aplicando la metodología de ecuaciones de estimación generalizada (EEG). Por medio de una aplicación en cada capítulo se ilustraron las metodologías propuestas. Se ajusto el modelo, se obtuvo la estimación de los diferentes parámetros involucrados, se realizó la inferencia estadística del modelo propuesto y la validación del modelo propuesto. Pequeñas diferencias del método DB con respecto al clásico fueron encontradas en el caso de datos mixtos, especialmente en muestras pequeñas de tamaño 50, resultado obtenido de la simulación. Mediante simulación para algunos tamaños de muestra se encontró que el modelo ajustado DB produce mejores predicciones en comparación con la metodología tradicional para el caso en que las variables explicativas sean mixtas utilizando la distancia de Gower. En tamaños de muestras pequeñas 50, independiente del valor de la correlación, las estructuras de autocorrelación, la varianza y el número de tiempos, usando los criterios de información Akaike y Bayesiano (AIC y BIC). Además, para muestras pequeñas de tamaño 50 se encuentra más eficiente (eficiencia mayor a 1) el método DB en comparación con el método clásico, bajo los diferentes escenarios considerados. Otro resultado importante es que el método DB presenta mejor ajuste en muestras grandes (100 y 200), con correlaciones altas (0.5 y 0.9), varianza alta (50) y mayor número de mediciones en el tiempo (7 y 10). Cuando las variables explicativas son solamente de tipo continuo o categórico o binario, se probó que las predicciones son las mismas con respecto al método clásico. Adicionalmente, se desarrollaron los programas en el software R para el análisis de este tipo de datos mediante la metodología clásica y por distancias DB para las diferentes propuestas en cada uno de los capítulos de la tesis, los cuales se anexan en un CD dentro de la tesis. Se esta trabajando en la creación de una librería en R con lo ya programado, para que todos los usuarios tengan acceso a este tipo de análisis. Los métodos propuestos tienen la ventaja de poder hacer predicciones en el tiempo, se puede modelar la estructura de autocorrelación, se pueden modelar datos con variables explicativas mixtas, binarias, categóricas o continuas, y se puede garantizar independencia en las componentes de la matriz de coordenadas principales mientras que con las variables originales no se puede garantizar siempre independencia. Por último, el método propuesto produce buenas predicciones para estimar datos faltantes, ya que al agregar una o más componentes en el modelo con respecto a las variables explicativas originales de los datos, se puede mejorar el ajuste sin alterar la información original y por consiguiente resulta ser una buena alternativa para el análisis de datos longitudinales y de gran utilidad para investigadores cuyo interés se centra en obtener buenas predicciones. / LONGITUDINAL AND MULTIVARIATE DATA ANALYSIS THROUGH DISTANCES WITH GENERALIZED LINEAR MODELS We are introducing new methodologies for the analysis of longitudinal data with continuous responses (univariate, multivariate for growth curves and with non-normal response using generalized linear models) based on distances between observations (or individuals) on the explicative variables. In all cases, after adding new components of the principal coordinate matrix, we observe a prediction improvement with respect to the classic models, thus providing an alternative prediction methodology to them. It was proven that both the distance based MANOVA model and the univariate longitudinal models are as robust as the classical counterparts using restricted maximum likelihood and weighted minimum squares under normality assumptions. The parameters of the distance based univariate model were estimated using restricted maximum likelihood and generalized minimum squares. For the distance based MANOVA we used minimum squares under normality conditions. We also showed how to perform inference on the model parameters on large samples. We indicated a methodology for the analysis of longitudinal data using generalized linear models and distances between the explanatory variables, where the results were similar to the classical approach. However, our approach allowed us to model continuous, non-normal responses in the time. As well as presenting the model and the motivational ideas, we indicate how to estimate the parameters and hypothesis test on them. For this purpose we use generalized estimating equations (EEG). We present an application case in each chapter for illustration purposes. The models were fit and validated. After performing some simulations, we found small differences in the distance based method with respect to the classical one for mixed data, particularly in the small sample setting (about 50 individuals). Using simulation we found that for some sample sizes, the distance based models improve the traditional ones when explanatory variables are mixed and Gower distance is used. This is the case for small samples, regardless of the correlation, autocorrelation structure, the variance, and the number of periods when using both the Akaike (AIC) and Bayesian (BIC) Information Criteria. Moreover, for these small samples, we found greater efficiency (>1) in our model with respect to the classical one. Our models also provide better fits in large samples (100 or 200) with high correlations (0.5 and 0.9), high variance (50) and larger number of time measurements (7 and 10). We proved that the new and the classical models coincide when explanatory variables are all either continuous or categorical (or binary). We also created programs in R for the analysis of the data considered in the different chapters of this thesis in both models, the classical and the newly proposed one, which are attached in a CD. We are currently working to create a public, accessible R package. The main advantages of these methods are that they allow for time predictions, the modelization of the autocorrelation structure, and the analysis of data with mixed variables (continuous, categorical and binary). In such cases, as opposed to the classical approach, the independency of the components principal coordinate matrix can always be guaranteed. Finally, the proposed models allow for good missing data estimation: adding extra components to the model with respect to the original variables improves the fit without changing the information original. This is particularly important in the longitudinal data analysis and for those researchers whose main interest resides in obtaining good predictions.

狄氏分配(Dirichlet distribution)可視為高維度的貝他分配，其應用範圍包括貝氏分析的共軛先驗分配，多變量資料建模。當狄氏分配參數α_1=⋯=α_(n+1)=1時，可視為在n維空間的單體(simplex)均勻分配。高維度空間的不規則區域均勻分配有很多的應用，例如：在不規則區域中物種調查的方區抽樣和蒙地卡羅模擬(Monte Carlo Simulation)常需要多面體的均勻亂數，利用狄氏分配可更迅速的生成不規則區域的均勻亂數。本論文主要是評估由Cheng et al. (2012) 設計的R統計軟體套件“rBeta2009” [8]，並探討如何利用此套件中的狄氏分配演算法來生成其他多變量分配，如：(i)反狄氏分配(Inverted Dirichlet distribution) (ii) Liouville分配，以及(iii)由線性限制式所圍成的多面體空間之均勻分配。本文也利用電腦模擬的方式驗證本文介紹之方法比現有的電腦軟體中的演算法有效率(以電腦執行時間來看)。 / Dirichlet distributions can be taken as a high-dimensioned version of beta distributions, and it has many applications, such as conjugate prior distribution in bayesian Inference and construction of the model of multivariate data. When the parameters of Dirichlet distributions are α_1=⋯=α_(n+1)=1, it can be regarded as uniform distribution within a n-dimensioned simplex. High-dimensioned uniform distribution in irregular domains has various applications, such as species surveys in quadrats sampling and Monte Carlo simulation, which often need to generate uniform random vectors over polyhedrons. With Dirichlet distributions, it is more efficient to generate uniform random vectors in irregular domain. This article evaluated the module in R, “rBeta2009” [8], originally designed by Cheng et al. (2012), and discusses how to generate other multivariate distributions by using the Dirichlet algorithm in the package, including generation of (i) Inverted Dirichlet random vectors (ii) Liouville random vectors, and (iii) uniform random vectors over polyhedrons with linear constraints. The article also verified that the method is more efficient than the older package in R. (by comparing the CPU time.)