<WRAP tabs>
  * [[en:ecovirt:roteiro:den_dep:den_deprcmdr|{{:ecovirt:logorcmdr01.png?20|}}]]
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</WRAP>

====== Population dynamics with density dependende - Tutorial in R ======

{{section>en:ecovirt:roteiro:den_dep:den_dep_base#population_dynamics_with_density_dependende}}


===== Simulating the logistic model =====

{{section>en:ecovirt:roteiro:avisos#roteiro_r}}

Now, let's use the function `popLog` from **EcoVirtual** R package to simulate populations with difernte density dependences and try to interpret bilogical reasons. 

{{section>en:ecovirt:roteiro:den_dep:den_dep_base#simulating_the_logistic_model}}

Simulate your first plot:

<code>
popLog(N0=10, r=0.05, K=20, tmax=100, ext=TRUE)
</code>


=== Questions ===

{{section>en:ecovirt:roteiro:den_dep:den_dep_base#questions}}


===== Discrete time models =====
{{section>en:ecovirt:roteiro:den_dep:den_dep_base#discrete_time_models}}

===== Bifurcation map =====
{{section>en:ecovirt:roteiro:den_dep:den_dep_base#bifurcation_map}}

Use the function `bifAttr` from **EcoVirtual** to produce the logistic map. The parameters are:

{{section>en:ecovirt:roteiro:den_dep:den_dep_base#parametros_bifattr}}
 
Now,let's create a mpa using the base parameters of the function:

<code>
bifAttr(N0= 10, K = 20, tmax =200, nrd = 500, minrd = 1, maxrd = 3)
<\code>

The next plot should look like this:

<WRAP>
{{ :ecovirt:roteiro:den_dep:bifattr.jpg?500| }}
</WRAP>

{{section>ecovirt:roteiro:den_dep:den_dep_base#atividade_bifattr}}


===== Patterns inside chaos =====
{{section>en:ecovirt:roteiro:den_dep:den_dep_base#patterns_inside_chaos}}


===== To learn more =====
{{section>en:ecovirt:roteiro:den_dep:den_dep_base#to_learn_more}}

{{tag>R uma_população crescimento_logistico tempo_discreto tempo_contínuo atrator}}