Использование рандомизации и бутстрепа при обработке результатов экологических наблюдений
Автор: Шитиков Владимир Киррилович
Журнал: Принципы экологии @ecopri
Рубрика: Аналитический обзор
Статья в выпуске: 1 (1) т.1, 2012 года.
Бесплатный доступ
Рассмотрены основные идеи методов ресамплинга и показаны их преимущества при обработке данных экологических наблюдений. Приведены конкретные примеры использования бутстрепа и рандомизации для статистической инференции: построения доверительных областей выборочных параметров и проверки гипотез. Подробно анализируются процедуры и типовые нуль-модели, используемые при проверке гипотез о существовании неслучайных закономерностей организации видовой структуры экологических сообществ.
Экологическая информация, ресамплинг, бутстреп, рандомизация, статистические параметры, доверительный интервал, проверка гипотез, экологические сообщества, видовая структура
Короткий адрес: https://sciup.org/147112636
IDR: 147112636 | УДК: 574
Use of randomization and bootstrep at processing of result of ecological observations
The basic ideas of methods resamping are considered and its advantages at data processing of ecological observations are shown. The concrete examples of using bootstrep and randomizations for statistical inference are given: constructions of confidential areas of sampling parameters and check of hypotheses. The procedures and the typical -models which used for check of hypotheses about existence of nonrandom determinancy of the organisation of species structure of ecological communities are analyzed in details.
Список литературы Использование рандомизации и бутстрепа при обработке результатов экологических наблюдений
- Анатольев С. Основы бутстрапирования//Квантиль. 2007. № 3. С. 1‒12. URL: http://quantile.ru/03/N3.htm (дата обращения: 29.12.2011).
- Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. М: Финансы и статистика, 1982. Вып. 1. 320 с.
- Орлов А. И. Эконометрика. М.: Экзамен, 2002. 576 с. URL: http://orlovs.pp.ru (дата обращения: 29.12.2011).
- Хромов-Борисов Н. Н. Синдром статистической снисходительности или значение и назначение p-значения//Телеконференция по медицине, биологии и экологии, 2011. № 4. URL: http://tele-conf.ru/aktualnyie-problemyi-tehnologicheskih-izyiskaniy/3.html (дата обращения: 29.12.2011).
- Шитиков В. К., Зинченко Т. Д. Анализ статистических закономерностей организации видовой структуры донных речных сообществ//Журнал общей биологии. 2011. Т. 72. № 5. С. 355-;368.
- Шитиков В. К., Зинченко Т. Д., Абросимова Э. В. Непараметрические методы сравнительной оценки видового разнообразия речных сообществ макрозообентоса//Журнал общей биологии. 2010. Т. 71. № 3. С. 263‒274.
- Шитиков В. К., Зинченко Т. Д., Розенберг Г.С. Макроэкология речных сообществ: концепции, методы, модели. Тольятти: СамНЦ РАН, Кассандра, 2011. 255 с. URL: http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Download/Maec.pdf (дата обращения: 29.12.2011).
- Шитиков В. К., Розенберг Г. С., Крамаренко С. С., Якимов В. Н. Современные подходы к статистическому анализу экспериментальных данных//Проблемы экологического эксперимента (Планирование и анализ наблюдений). Тольятти: СамНЦ РАН, Кассандра, 2008. С. 212‒250. URL: http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Download/Mepe.pdf (дата обращения: 29.12.2011).
- Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1988. 263 с.
- Chao A., Chazdon R. L., Colwell R. K., Shen T. J. A new statistical approach for assessing similarity of species composition with incidence and abundance data//Ecol. Letters. 2005. Vol. 8. P. 148‒159.
- Chernick M. R. Bootstrap methods, a practitioner's guide. Wiley Series in Probability and Statistics, 1999. 369 p.
- Chernick M.R., Fritis R. Introductory biostatistics for the health sciences: modern applications including bootstrap. Wiley Series in Probability and Statistics, 2003. 406 p.
- Davison A. C., Hinkley D. V. Bootstrap methods and their application. Cambridge: Cambridge University Press, 2006. 592 p.
- Edgington E. S. Randomization tests. N. Y.:Marcel Dekker, 1995. 341 p.
- Efron B. Bootstrep methods. Another look at the Jacknife//Ann. Statist. 1979. № 7. P. 1‒26.
- Efron B., Tibshirani R. J. An introduction to the bootstrap. N. Y.: Chapman & Hall, 1993. 436 p.
- Good P. Permutation, parametric and bootstrap tests of hypotheses. N.Y.: Springer, 2005. 315 p.
- Good P. Resampling Methods: a practical guide to data analysis. N.Y.: Springer, 2006. 218 p.
- Gotelli N. J. Null model analysis of species co-occurrence patterns//Ecology. 2000. Vol. 81. P. 2606‒2621.
- Gotelli N. J., McGill B. J. Null versus neutral models: what's the difference?//Ecography. 2006. Vol. 29. P. 793‒800.
- Howell D. Resampling Statistics: Randomization and the Bootstrap. URL: http://www.uvm.edu/~dhowell/StatPages/Resampling/Resampling.html (Last revised: 31.3.2007)
- Lunneborg C. E. Data analysis by resampling: Concepts and applications. Pacific Grove, CA: Duxbury, 2000. 568 p.
- Manly B. F. J. Randomization, bootstrap and Monte Carlo methods in biology. London: Chapman & Hall, 2007. 445 p.
- Mooney C. Z., Duval R. D. Bootstrapping. A nonparametric approach to statistical inference. Sage,CA: University paper, 1993. 80 p.
- Rubinstein R. Y., Kroese D. P. Simulation and the Monte Carlo Method. John Wiley & Sons, 2003. 336 p.
- Simon J. L. Resampling: the new statistics. Arlington, Virginia: Resampling Stats, 1997. 209 p.
- Schluter D. A variance test for detecting species associations, with some example applications//Ecology, 1984. Vol. 65. P. 998-;1005.
- Tukey J. W. Bias and confidence in not quite large samples//Ann. Math. Statist. 1958. Vol. 29. P. 614.
