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Trabajo Fin de Máster

dc.contributor.advisorMuñoz Reyes, Ana María
dc.contributor.advisorMuñoz Pichardo, Juan Manuel
dc.creatorRodríguez Jiménez, José Antonioes
dc.date.accessioned2021-07-07T12:57:38Z
dc.date.available2021-07-07T12:57:38Z
dc.date.issued2020-06-01
dc.identifier.citationRodríguez Jiménez, J.A. (2020). Inferencia en Muestreo por Transectos.. (Trabajo Fin de Máster Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11441/115318
dc.description.abstractEn este trabajo, se desarrollará las herramientas necesarias para estimar la abundancia o densidad en un área de estudio mediante el software R y la librería Distance para métodos paramétricos y la librería evmix para métodos no paramétricos basados en la función núcleo. Para esto se empezará describiendo los métodos de estimación de la abundancia, posteriormente un planteamiento de diseño de modelos con su desarrollo teórico. Así como una descripción de la estimación de la densidad de probabilidad de la variable distancia y de la función de detectabilidad. Finalmente, se describen los paquete R Distance y evmix para aplicar la metodología incluida en el trabajo.es
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleInferencia en Muestreo por Transectos.es
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.contributor.affiliationUniversidad de Sevilla. Departamento de Estadística e Investigación Operativaes

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Rodríguez Jiménez, José Antonio.pdf1.540MbIcon   [PDF] Ver/Abrir  

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