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«Diplomarbeit eingereicht von Massimo BASSI erstellt und betreut am Institut für Wildbiologie und Jagdwirtschaft Vorstand: o. Univ. Prof. Dr. Hartmut ...»

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COR CORrelation analysis, Korrelations-Analyse. Es werden die Beziehungen der Deskriptoren untereinander analysiert, z.B. Bestimmen der Kovarianz(-) (gemeinsame Dispersion der Variablen um deren Mittelwert) und Korrelation(s-Matrix) (Maß für die Abhängigkeit zwischen Zufallsvariablen) oder des multiplen Korrelations-Koeffizienten (Maß für die Stärke des Zusammenhanges zwischen einer Resonanzvariablen und einer Linearkombination von erklärenden Variablen).

CV cross-validation, Kreuzvalidierung, →resampling-Methode.

DA Discriminant Analysis, Diskriminanz-Analyse; Anwendungsgebiet:

Klassifikations-Probleme, Muster-Erkennung, sind die gegebenen Variablen dazu geeignet zwischen vordefinierten Gruppen zu unterscheiden;

für größere Datensätze zu wenig flexibel (Alternative →ANN) (Corsi et al., 1999; Stahel, 2002).

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DCCA Detrended Canonical Correspondence Analysis. Durch Entfernen des Trends werden Verzerrungen die bei der →CCA auftreten unterbunden.

DFA Discriminant Function Analysis, siehe →DA.

DOMAIN Anwendung multivariater Distanz-Messung (Grower metric) auf Kartierung. Es werden – im Gegensatz zu →BIOCLIM – keine Grenzen definiert, sondern es wird ein Maß für die Gleichartigkeit von Habitaten bestimmt (Elith, 2000).

Eigenanalyse Ermitteln von Eigenvektoren u und Eigenwerten λ einer Matrix, z.B. der n x p- Matrix der Deskriptoren. Lineare Algebra ist ein unverzichtbares Hilfsmittel in der multidimensionalen Statistik.

ENFA Ecological Niche Factor Analysis (Hirzel, 2001; Hirzel et al., 2002).

FA factor analysis, Faktoren-Analyse. Die Zielgröße wird als Ergebnis einer Überlagerung von Faktoren interpretiert, die nicht direkt beobachtbar sind (latente Variablen), sondern erst aus den beobachteten Größen X erschlossen werden müssen. →Ordinations-Methode, verwandt mit →PCA (Stahel, 2002).

Fehler 1. Art Ablehnung der Nullhypothese obwohl diese korrekt ist.

Fehler 2. Art Beibehalten der Nullhypothese obwohl diese falsch ist.

Fehler 3. Art Falsches Problem gelöst ;-) GA Genetic Algorithms, genetische Algorithmen.

Diese Optimierungsmethode ist an die Evolutionstheorie angelehnt: charakteristische Beschreibungen von Problemlösungen werden codiert und bilden sogenannte Individuen, die mit Hilfe einer Fitnessfunktion bewertet werden. Durch wiederholte Auswahl, Rekombination und Eliminierung werden immer neue Individuen, also Lösungen erzeugt. Ziel ist es, daß diese im Laufe der Generationen bzgl.

ihrer Fitness immer besser werden.

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GAP Gap Analysis Program. GAP1 ist ein vom USGS Biological Resources Division entwickelter, proaktiver, GIS-basierter Ansatz zur Erhaltung der Biodiversität. Dabei wird untersucht, in welchem Ausmaß einheimische Tierarten (zunächst Wirbeltiere, später auch Insekten, Mollusken und Crustazeen) und natürliche Pflanzengemeinschaften im (bestehenden) – vegetationskundlich ausgewiesenen – Schutzgebiete-Netz vertreten sind. Unterrepräsentierte Tierarten bzw. Gemeinschaften stellen gaps (Lücken) dar, die durch Schutzmaßnahmen geschlossen werden sollen. Motto: keep common species common.

GARP Genetic Algorithm for Rule set Prediction. In ein GIS eingebundenes Program zur Vorhersage der Verbreitung von Arten aus Umwelt-Variablen. Es werden genetische Algorithmen (→GA) verwendet, um Regeln für die Vorhersage zu generieren, testen und modifizieren. Das Modell entsteht aus Test- und Trainings-Datensätzen (resampelte originale Vorkommen- oder Vorkommen/Nicht-Vorkommen-Datensätze). Vorhersagen können als relative Wahrscheinlichkeit für das Vorkommen einer Art oder auch als ein Index für die Güte eines Habitats interpretiert werden (Elith, 2000).

GIS Geographisches Informations-System.

GLM Generalized Linear Model, verallgemeinertes lineares Modell. Klasse von (Regressions-)Modellen, dazu zählen Logistische Regression, Poisson-Regression und log-lineare Modelle. Erweiterung der linearen Regression um nichtlinearen Zusammenhang zw. erklärenden Variablen und Response sowie nicht-normale Fehlerverteilung.

Gradient ökologischer Gradient: räumlich variierender Aspekt der Umwelt.

HABITAT Modell, ähnlich →BIOCLIM, zur Berechnung konvexer Hüllen (convex polytope envelops, convex hulls) (Guisan und Zimmermann, 2000).

HEP Habitat Evaluation Procedures (U.S. Fish and Wildlife Service, 1980a). Modell zur Bewertung von Auswirkungen anthropogener Störungen auf die Umwelt, Vergleich von Alternativen auf der Basis von →HUs.

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HSI Habitat Suitability Index, dimensionsloser Wert zwischen 0,0 und 1,0. 0,0 bezeichnet ungeeignetes Habitat und 1,0 optimales Habitat (U.S. Fish and Wildlife Service, 1981).

HU Habitat Unit, ergibt sich aus der Multiplikation der verfügbaren (Habitat-)Fläche mit ihrem HSI. Grundlage für Vergleich von Habitaten (räumlich) bzw.

Habitats-Veränderungen (zeitlich) (U.S. Fish and Wildlife Service, 1980a, 1981).

IBM Individual Based Model, Individuenbasiertes Modell. Populationen werden durch einzelne Individuen – mit eigenständigem Verhalten – nachgebildet.





IR Inverse Regression, auch →Calibration, inverse Regression. Regression in die "falsche" Richtung, der wahre Wert X wird aus dem gemessenen Wert Y geschätzt, Messmethode wird mittels einer Ausgleichsgeraden geeicht.

JK jackknife. Methode zum Schätzen von Parametern und →resampling von Datensätzen (verwandt mit →bootstrap).

Kollinearitiät (Multi-)Kollinearität besteht, wenn zwei (oder mehrere) Regressoren stark (linear) korrelieren. Folge: große Varianzen bei Schätzung der Regressionskoeffizienten, zu große Werte für βi und R2, Interpretation erschwert. Ursachen: Methoden der Datenerhebung oder überdefiniertes Modell (p n, mehr Regressoren als Beobachtungen). Erkennung (mittels

Softwarepaketen): Toleranzwert, Variance Inflation Factor (VIF). Behebung:

Erhebung weiterer Daten, Eliminierung zusammenhängender Regressoren.

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logistische Regression logistic regression. Zielgröße ist nicht eine kontinuierliche, sondern eine binäre Variable (0-1 Variable, dummy variable), die das Auftreten eines bestimmten Ereignisses angibt (z.B. Vorkommen einer Art).

Gesucht ist die Abhängigkeit dieses Ereignisses von einer oder mehreren erklärenden Variablen. Gehört zur Klasse der →GLM.

Glossar und Abkürzungsverzeichnis 96 logit logit-Transformation. Wird meist zur →Transformation von Wahrscheinlichkeiten (Intervall von 0 bis 1) verwendet, um Werte im Intervall von −∞ bis ∞ p zu erhalten: logit(p) = ln( 1−p ).

LOWESS Locally Weighted Scatterplot Smoother, Locally Weighted Sum of Squares. Glättungsverfahren (smoother ).

LR Linear Regression, lineare Regression. Dazu zählen auch quadratische und polynomiale Regression (Stahel, 2002).

LS Least Squares, (Methode der) Kleinste(n) Quadrate. Gebräuchlichste Methode zur Bestimmung der Steigung (b) und des Achsabschnittes (a) bei der (linearen) Regression, siehe auch →ML.

machine learning maschinelles Lernen. Die Forschung zu maschinellem Lernen beschäftigt sich mit der Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, aus den zugeführten Eingabeinformationen neues Wissen zu generieren bzw. vorhandenes Wissen zu verbessern. Teildisziplin der →AI.

Mahalanobis distance Mahalanobis Distanz (M. Abstand, M. Radius). Abstandskoeffizient (Assoziationsmaß), charakterisiert die Unähnlichkeit zwischen zwei Objekten (Kumke, 2001).

MDA Multiple Discriminant Analysis, siehe →DA.

Metapopulation Eine Metapopulation setzt sich aus mehreren, sich unabhängig voneinander fortpflanzenden, lokalen Populationen zusammen. Migration zwischen diesen Subpopulationen beeinflußt die lokale Dynamik, z.B. durch Wiederbesiedlung nach lokalem Aussterben. Starker Bezug zur →spatial explicit landscape ecology.

ML Maximum Likelihood (größte Wahrscheinlichkeit). Methode zum Schätzen der Regressionskoeffizienten, siehe auch →LS.

MLR Multiple Linear Regression, multiple lineare Regression; erfaßt den Zusammenhang zwischen einer Zielgröße und mehreren Ausgangsgrößen. Es werden keine Annahmen über erklärende Variablen (Datentyp, Verteilung) gemacht und es besteht die Möglichkeit der Variablen-Transformation, daraus folgt deren hohe Flexibilität (Stahel, 2002).

Glossar und Abkürzungsverzeichnis 97 MR Multiple Regression, multiple Regression. Eine abhängige Variable wird als Funktion mehrerer unabhängiger Variablen dargestellt.

Multikollinearität →Kollinearität multivariate Regression Modelle, in denen gleichzeitig mehrere Zielgrößen (yi ) in Abhängigkeit von erklärenden Variablen (xi ) beschrieben werden, Problemstellung der multivariaten Statistik.

MVP Minimum Viable Population. Schätzung für die kleinste überlebensfähige Population die isoliert bestehen kann, bezogen auf einen bestimmten Zeitraum (z.B. 100 Jahre), ausgedrückt mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit (z.B. 95%).

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nichtlinearer Zusammenhang Bei Veränderung der Ursache ergibt sich keine gleichbleibend proportionale Veränderung der Wirkung.

nichtparametrische Regressionsmethode Zum Schätzen der Regressionsfunktion mit wenigen Konstanten (→nichtlineare Regression) werden sog.

Glättungsverfahren (smoother ) eingesetzt. Der Begriff hat nichts mit der unterstellten – bzw. nicht unterstellten – Verteilung (→nichtparametrische Verfahren) zu tun, sondern mit der (geringen) Anzahl an Parametern.

nichtparametrische Verfahren Es wird nicht vorausgesetzt, daß die betrachteten Zufallsvariablen bestimmten Verteilungsfunktionen folgen.

Ordination Verfahren zur "Dimensions-Reduktion". Ziel von Ordinationsverfahren ist es, die Struktur eines multivariaten Datensatzes zu vereinfachen und auf die wesentlichen Informationen zu reduzieren. Bei der Vereinfachung wird versucht, die Variationsstruktur des Datensatzes beizubehalten. Man versucht bei der Ordination alle im Datensatz vorhandenen Deskriptoren in einem reduzierten Raum – meistens nicht mehr als zwei Dimensionen – Glossar und Abkürzungsverzeichnis 98 darzustellen. Als Ergebnis einer Ordination erhält man eine graphische Repräsentation der vereinfachten Datenstruktur in zwei Dimensionen (Kumke, 2001). Methoden: →PCA, →CA, →PCoA, →FA.

parametrische Verfahren Es wird angenommen, daß die beobachteten Variablen einer bestimmten Verteilungsfunktion folgen. Z.B. legt die einfache lineare Regression (Annahme über die Verteilung der Fehler) mit den Parametern α, β und σ die parametrische Familie fest. Diese drei Größen bestimmen die Verteilung der Variable Y ∼ N (α + βX, σ 2 ) (Stahel, 2002, S.

260).

PATREC PATtern RECognition, Muster-Erkennung. Modell zur Vorhersage der Auswirkungen veränderter Umweltbedingungen auf Wildtiere in Form einer Risiko-Analyse. PATREC beruht auf dem →Satz von Bayes, fällt also in die Kategorie →Bayesian approaches. Man berechnet damit die Wahrscheinlichkeit einer Reaktion (z.B. Populationsdichte) bei gegebener Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins verschiedener Umweltbedingungen (Morrison et al., 1998).

pattern ecological p.. Anordnung (gleichmäßig, zufällig, gruppiert, regelmäßig) von Beobachtungen, z.B. die räumliche Verteilung einer Tierart im Untersuchungsgebiet (Smallwood, 1993; Van Horne, 2002).

PCA Principal Components Analysis, Hauptkomponenten-Analyse. Die Streuung der Daten soll durch Projektion der Datenpunkte auf eine geeignete Richtung so gut wie möglich wiedergegeben werden. Varianz der projizierten Punkte soll möglichst groß sein. →Ordinations-Methode, Anwendungsgebiet: Dimensions-Reduktion (Stahel, 2002).

PCoA Principal Coordinates Analysis, Hauptkoordinatenanalyse (metrische multidimensionale Skalierung). →Ordinations-Methode. Darstellung von Variablen im kartesischen Koordinatensystem und Bestimmung ihrer Ähnlichkeit mittels Abstands-Koeffizienten (Kumke, 2001).

Performance Leistungsfähigkeit, Vorhersagegüte.

Prävalenz prevalence, "(Vorkommens-)Häufigkeit". Verhältniszahl aus Punkten mit positiver Beobachtung zu allen aufgenommenen Punkten. Wirkt sich auf Glossar und Abkürzungsverzeichnis 99 →Sensitivität und →Spezifität eines Modells aus. Bei hoher Prävalenz hohe Sensitivität, bei niedriger Prävalenz hohe Spezifität (Manel et al., 1999).

Prädiktoren Synonym für erklärende Variablen, Regressoren, Deskriptoren, manchmal wird auch der Ausdruck unabhängige Variablen verwendet.

process ecological p.. Mechanismus, ausgelöst durch Systemkomponenten, der eine Veränderung/Entstehung eines Musters (→pattern) bewirkt (z.B.

Abwanderung bedingt durch innerartliche Konkurrenz) (Smallwood, 1993;

Van Horne, 2002).

PVA Population Viability Analysis, nicht-räumliche demographische Gefährdungsanalyse einer Population.

RDA ReDundancy Analysis, Redundanz-Analyse. Methode (Gradienten-Analyse) zur Modellierung der Resonanz eines multivariaten Datensatzes. RDA hat das Ziel, die Varianz von Y (n ∗ p) durch eine zweite Datenmatrix X (n ∗ m) zu erklären. Es wird eine lineare Beziehung innerhalb von Y unterstellt (Kumke, 2001).

Regression Regressions-Analyse. Technik zur Modellierung der Beziehung zwischen mindestens 2 Variablen (einer oder mehrerer unabhängigen und einer abhängiger), um das Verhalten der abhängigen Variable zu prognostizieren. Kann nur statistische Zusammenhänge nachweisen, keinen ursächlichen Einfluß. Man unterscheidet lineare Regression (→LR) und →nichtlineare Regression. Werden mehr als 2 Variablen benutzt, spricht man von multipler Regression (→MR) bzw. multipler linearer Regression (→MLR). Annahmen: X ohne Fehler gemessen, alle Fälle sind unabhängig voneinander, Fehler in Y sind normalverteilt und unabhängig von X.

resampling Methoden (z.B. →bootstrap, →CV und →JK) zur Aufbereitung einer Stichprobe: aus einer gegebenen Stichprobe werden viele "Pseudo-Stichproben" erzeugt.

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