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--- en:ecovirt:roteiro:den_ind:di_tdr_passo [2022/09/15 13:55]
adalardo [Crescimento Discreto]
+++ en:ecovirt:roteiro:den_ind:di_tdr_passo [2022/09/15 13:59] (current)
adalardo [Desafio]
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 </code>
   * Which of the two means seems to fit the observed data better? Why?
-==== Discreet Growth ====
+==== Discrete Time Growth ====
 Below is the code of a base function for projecting the growth of a population, which can be used as a basic structure for other functions that we will develop in the course. In this case, it is a function with 3 arguments: number of individuals at time 0 (N0), population growth rate (lamb) and maximum time (tmax) of population projection.
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   plot(1:length(result), result)
-===== Estocasticidade Ambiental =====
+===== Environmental Stochasticity =====
-Flutuações ambientais podem exercer efeito na taxa de crescimento instantâneo da população. De uma forma simples, podemos imaginar que essa variação funcione como um ruído no //r//, como se a população em média tivesse uma taxa, mas a cada realização ela pudesse ser um tanto diferente devido a condições externas a ela própria. A implementação dessa estocasticidade ambiental em modelos contínuos é um pouco mais complicada, mas podemos imaginá-la como realizações em algum intervalo pequeno de tempo.
+Environmental fluctuations can have an effect on the instantaneous population growth rate. In a simple way, we can imagine that this variation works like a noise in //r//, as if the population on average had a rate, but at each realization it could be somewhat different due to conditions external to itself. The implementation of this environmental stochasticity in continuous models is a little more complicated, but we can imagine it as realizations in some small time interval.
-Para um crescimento discreto a construção de simulações com estocasticidade ambiental é mais intuitivo: a cada realização o Lambda é afetado pela variação ambiental. Vamos fazê-la.
+For a discrete growth, the construction of simulations with environmental stochasticity is more intuitive: at each realization the Lambda is affected by the environmental variation. Let's do it.
 <code>
@@ Line 191: / Line 191: @@
 matplot(0:5, Nt, type="l", lty=2:7)
 </code>
+==== Challenge ====
-==== Desafio ====
+It is possible to adapt our previous discrete growth function so that it can also model populations with environmental stochasticity!
-É possível adaptar a nossas função anterior de crescimento discreto para que possa também modelar populações com estocasticidade ambiental!
+<box 70% green |Tips>
+The first step is always to think about what arguments we will need
-<box 70% green |Dicas>
+In this case, we only have one more argument o **//lamb.dp//** : the standard deviation of //lambda//. The rest remains the same, remember that if **//lamb.dp//** is 0, our population is deterministic! That is, the same function can be used to simulate both scenarios.
-O primeiro passo sempre e pensar quais argumentos vamos precisar
-Nesse caso, temos apenas mais um argumento o **//lamb.dp//** : o desvio padrão de //lambda//. O resto continua o mesmo, lembre-se que se o **//lamb.dp//** for 0, nosso população é determinística! Ou seja, a mesma função pode se prestar para simular ambos cenários.
 </box>
-{{tag>R uma_população crescimento_exponencial tempo_discreto tempo_contínuo  estocasticidade_ambiental}}
+{{tag>R a_population exponential_growth discrete_time continuous_time stochasticity_environmental}}

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