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Varianza de la tasa de crecimiento estocástico para el tamaño medio de la población a lo largo del tiempo

Varianza de la tasa de crecimiento estocástico para el tamaño medio de la población a lo largo del tiempo


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Me interesa calcular la varianza de la tasa de crecimiento estocástico para el tamaño medio de la población a lo largo del tiempo.
$$ ln beta = lim_ {t to infty} dfrac {1} {t} ln V [N (t)] $$ que muestra que la varianza de $ N (t) $ crece a tarifa $ beta $. La ecuación para calcular esto se da en el libro "Matrix Population Models" de Hal Caswell. La varianza se puede calcular como, $$ beta = lambda_1 ^ {( bf {B} _2)} $$ donde $ lambda_1 $ es el autovalor dominante, $$ begin {align *} bf {B_2} & = bf {F_2} [ bf {P} otimes ( bf {I} otimes bf {I})] mathrm {,} [1em] bf {F} _2 & = mathrm {diag} ({ bf A_1 otimes A_1, ldots, A_k otimes A_k}) mathrm {,} end {align *} $$ $ bf A $ son las matrices de proyección de población de dimensión $ s $ de $ k $ entornos independientes, $ bf P $ es la matriz de transición estocástica de columna de dimensión $ k $, y $ bf I $ es la matriz identidad de dimensión $ s $. Intenté hacer esto en R usando el ejemplo de goldenheather (Hudsonia) del libro de Caswell que se puede cargar en R de la siguiente manera,

biblioteca (popbio); biblioteca (Matrix); datos (hudsonia)

Terminé con un valor de $ beta $ de 0.9366351. Esto no puede ser correcto, la variación es demasiado alta. Debo estar haciéndolo mal, o quizás hay un error en una de las ecuaciones (muy, muy probablemente la primera).

Aquí está mi código (si ayuda),

s = NROW (hudsonia [[1]]) k = longitud (hudsonia) P = Matriz (1 / k, k, k) I = Diagonal (s, 1) F2 = bdiag (lapply (hudsonia, función (i) kronecker (i, i))) I2 = corona (I, I) P2 = corona (P, I2) B2 = F2% *% P2 lambda (B2)


Ver el vídeo: ΕΛΛΗΝΕΣ!!ΠΡΕΠΕΙ ΝΑ ΤΟ (Mayo 2022).


Comentarios:

  1. Eldur

    Disculpe, he pensado y borrado el mensaje.

  2. Grozilkree

    Para mi es un tema muy interesante. Dar consigo nos comunicaremos en PM.



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