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ecovirt:roteiro:pad_spat [2021/09/20 12:06] adalardo |
ecovirt:roteiro:pad_spat [2021/09/20 12:21] adalardo [K de Ripley] |
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Ambas são abordagens baseadas em pontos, que utilizam o cálculo de distâncias ponto a ponto dentro de uma área delimitada. Essas medidas podem ser usadas para análises univariadas, ou seja, identificando o padrão para uma única classe de pontos, ou para análises bivariadas, que identifica o padrão entre dois tipos de pontos. As análises bivariadas podem ser usadas no contexto de populações para verificar se indivíduos de um dado estágio estão espacialmente associados a outro, ou no contexto de estruturação de comunidades para analisar se há atração ou repulsão na ocorrência de uma espécie em relação a outra. | Ambas são abordagens baseadas em pontos, que utilizam o cálculo de distâncias ponto a ponto dentro de uma área delimitada. Essas medidas podem ser usadas para análises univariadas, ou seja, identificando o padrão para uma única classe de pontos, ou para análises bivariadas, que identifica o padrão entre dois tipos de pontos. As análises bivariadas podem ser usadas no contexto de populações para verificar se indivíduos de um dado estágio estão espacialmente associados a outro, ou no contexto de estruturação de comunidades para analisar se há atração ou repulsão na ocorrência de uma espécie em relação a outra. | ||
- | ==== K de Ripley (L(r)) ==== | + | ==== K de Ripley ==== |
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* $n$ é o número de pontos total. | * $n$ é o número de pontos total. | ||
- | A interpretação visual do ''K(r)'' não é muito intuitiva por ser uma função cumulativa associada à área do criculo de raio ''r''. O L de Ripley ''L(r)'' por sua vez é a transformação deste valor padronizado pela área do circulo associado a ''r'': | + | A interpretação visual do ''K'' não é muito intuitiva por ser uma função cumulativa associada à área do círculo relativo a ''r''. O L de Ripley, por sua vez, é a padronização deste valor: |
$$ L_{(r)}= (\sqrt{\frac{K_{(r)}}{\pi}}-r) $$ | $$ L_{(r)}= (\sqrt{\frac{K_{(r)}}{\pi}}-r) $$ | ||
- | Desta forma, o valor de ''L(r)'' para uma distribuição completamente aleatória é sempre ''1'' e ''L(r)>0'' indica agregação, enquanto ''L(r)<0'' indica padrão homogêneo. | + | Esta transformação faz com que o valor de ''L'' para uma distribuição completamente aleatória seja sempre ''0'' e ''L > 0'' indica agregação, enquanto ''L < 0'' indica padrão homogêneo. |
- | O $L_{(r)}$ | ||
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