Distribución y abundancia

4296 palabras 18 páginas
PARTE III LOS ORGANISMOS Capítulo V Distribución y Abundancia Objetivos.
Al final de este capítulo deberás ser capaz de:

Reconocer la forma en que está distribuido un determinado organismo utilizando un método estadístico.
Definir abundancia y densidad poblacional absoluta y ecológica.
Discutir los problemas y métodos para medir la densidad poblacional
Explicar cómo se producen los cambios de la abundancia de los organismos en el tiempo.
Describir los distintos modelos de crecimiento poblacional.
Construir tablas de vida y curvas de sobrevivencia.
Calcular las tasa de reemplazo y tiempo generacional.
Comprender el uso de la Matriz de Leslie.

Recordemos que Ecología es “el estudio científico de las
…ver más…

Esta media será el parámetro  con que se construirá la distribución de Poisson. ( )
RESUMEN DE DATOS DE TERRENO, CONSTRUCCIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN DE POISSON Y CASOS ESPERADOS Construcción de la distribución de probabilidades de Poisson
N° de sucesos x N° de casos observados N° de sucesos por N° de casos observados

X! e- 2.718-2.75
x
2.75x probabilidad N° casos esperados f(x) *20

0 3 0 1 0.064 1.00 0.064 1
1 2 2 1 0.064 2.75 0.176 4
2 4 8 2 0.064 7.56 0.242 5
3 4 12 6 0.064 20.80 0.222 4
4 4 16 24 0.064 57.19 0.152 3
5 1 5 120 0.064 157.28 0.084 2
6 2 12 720 0.064 432.51 0.038 0
7 0 0 5040 0.064 1189.40 0.015 0 20 55 20 Nota: Los valores de (O-E), (O-E)2 y (O-E)2 /E están calculados sobre los valores de número de casos esperados considerando los decimales. En el cuadro de casos esperados se ha aproximado 1,279 a 1; 3,576 a 4 y así. El siguiente paso es probar que estadísticamente los datos obtenidos en terreno no difieren de los datos esperados de acuerdo a la distribución de Poisson (H0 , Hipótesis nula) Por lo tanto, si no hay diferencia, podremos decir que nuestra distribución es una distribución espacial azarosa, ya que sabemos que la distribución de Poisson es al azar. La herramienta estadística que usamos es la prueba de 2 (Chi cuadrado). Para ello se calcula un valor de  2 a partir de los datos esperados y los observados, según la siguiente

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