Multivariate und konnektionistische Methoden zur Analyse vegetationsökologischer Daten:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Aachen
Shaker
1998
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| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Forschungsverbund Agrarökosysteme <München>: FAM-Bericht
31 |
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| Beschreibung: | Zugl.: München, Techn. Univ., Diss., 1998 |
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VI
INHALTSVERZEICHNIS
INHALT
S
VERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
1
2
DIE
ERHEBUNG
VEGETATIONSOEKOLOGISCHER
DATEN
3
2.1
TERMINOLOGIE
.
3
2.2
QUANTITATIVE
PARAMETER
DER
VEGETATION
.
3
2.3
WAHL
DER
BEPROBUNGSFLAECHEN
.
4
2.3.1
RAEUMLICHE
MUSTER
OEKOLOGISCHER
GESELLSCHAFTEN
.
5
2.3.2
GROESSE
UND
ANZAHL
DER
BEPROBUNGSFLAECHEN
.
5
2.3.3
FORM
DER
UE
.
8
2.3.4
RAEUMLICHE
VERTEILUNG
DER
UE
.
8
2.4
DIE
OEKOLOGISCHE
DATENMATRIX
.
11
2.5
VEGETATIONSDATEN
AUS
SCHEYERN
.
12
3
DIE
VERTEILUNG
DER
ARTEN
IM
OEKOSYSTEM
14
3.1
ART-UMWELTGRADIENTEN
.
14
3.2
ANALYSE
VON
ART-UMWELTGRADIENTEN
.
16
3.3
DAS
GAUSSSCHE
MODELL
DER
PFLANZENGESELLSCHAFT
.
17
3.4
SIMULATION
VON
ART-UMWELTGRADIENTEN
MIT
COMPAS
.
19
4
MULTIVARIATE
VERFAHREN
IN
DER
OEKOLOGIE
24
4.1
DEFINITION
MULTIVARIATER
VERFAHREN
.
24
4.1.1
DIE
GIFT-METHODE
.
25
4.1.2
ORDINATION
UND
GRADIENTENANALYSE
.
27
4.2
HAUPTKOMPONENTENANALYSE
PCA
.
29
4.2.1
DIE
BERECHNUNG
DER
HAUPTKOMPONENTEN
.
29
4.2.2
STANDARDISIEREN
UND
ZENTRIEREN
.
42
4.2.3
FAKTORENANALYSE
.
45
4.2.4
BESTIMMUNG
DER
ANZAHL
DER
FAKTOREN
.
47
4.2.5
R
UND
Q-ANALYSEN
.
47
4.2.6
BIPLOT:
SIMULTANE
DARSTELLUNG
VON
BEOBACHTUNGEN
UND
VA
RIABLEN
.
48
4.3
KORRESPONDENZANALYSE
CA
.
59
INHALTSVERZEICHNIS
VII
4.3.1
RECHNERISCHE
DURCHFUEHRUNG
DER
CA
.
60
4.3.2
JOINT-PLOT
VON
OBJEKTEN
UND
VARIABLEN
.
64
4.4
SAMMON
MAPPING
.
68
4.4.1
DIE
BERECHNUNG
DER
SAMMON
MAP
.
68
4.4.2
BEISPIEL
FUER
DIE
ANWENDUNG
DES
SAMMON
MAPPINGS
.
70
4.5
PROBLEME
BEI
DER
ORDINATION
OEKOLOGISCHER
DATEN
.
72
4.5.1
GROSSE
DATENSAETZE
.
72
4.5.2
GRADIENTENANALYSE
UND
HUFEISENEFFEKT
.
75
4.6
DIE
INTERPRETATION
VON
ORDINATIONSDIAGRAMMEN
.
89
4.6.1
DER
MINIMALBAUM
.
89
4.6.2
DYNAMISCHE
GRAFIKEN
.
91
4.7
ORDINATION
UND
UMWELTINFORMATION
.
97
5
SELBSTORGANISIERENDE
KARTEN
SOM
100
5.1
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
.
100
5.2
NEUROPHYSIOLOGISCHE
MOTIVATION
DER
SOM
.
104
5.3
DAS
LERNEN
DER
SOM
.
105
5.3.1
DER
ALGORITHMUS
DER
SOM
.
106
5.3.2
DIE
WAHL
DER
LERNPARAMETER
.
109
5.4
DIE
SOM
IM
VERGLEICH
ZU
KLASSISCHEN
VERFAHREN
DER
DATENANALYSE
111
5.5
DIE
SOM
ALS
ORDINATIONSVERFAHREN
.
113
5.5.1
DIE
U-MATRIXMETHODE
.
115
5.5.2
DER
VERGROESSERUNGSFAKTOR
.
120
5.5.3
DIE
SOM
ZUR
ORDINATION
VEGETATIONSOEKOLOGISCHER
DATEN
.
.
121
6
ORDINATION
REALER
POPULATIONEN
127
6.1
PCA
DER
INDIVIDUENDICHTEN
.
128
6.1.1
OPTIMIERUNG
DES
BIPLOTS
DURCH
FORTSCHREITENDE
VERFEINERUNG
131
6.1.2
WIEDERGABE
DER
DATENSTRUKTUR
IM
BIPLOT
.
138
6.2
CA
DER
INDIVIDUENDICHTEN
.
140
6.2.1
OPTIMIERUNG
DES
JOINT-PLOTS
DURCH
FORTSCHREITENDE
VERFEI
NERUNG
.
142
6.2.2
WIEDERGABE
DER
DATENSTRUKTUR
IM
JOINT-PLOT
.
146
VIII
INHALTSVERZEICHNIS
6.3
SOM
DER
INDIVIDUENDICHTEN
.
146
6.4
SAMMON-MAPPING
DER
INDIVIDUENDICHTEN
.
153
6.5
ZUSAMMENFASSENDE
BEWERTUNG
DER
VERFAHREN
.
153
7
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
156
A
KENNZAHLEN
DER
INDIVIDUENDICHTEDATENSAETZE
159
LITERATUR
165 |
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