![[02] Modellare l’imprevedibile: matematica e ecologia](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcover%2Fimage.webp%3Fpath%3Dorg_01KBQPV2HGYN7PH4YY5ET5NJ6G%252Fresized_Podcast-Masella-41-EP2.jpg&w=3840&q=75&dpl=dpl_7C34U87HPppw6f1BzRmE1Gcaf6BG)
[02] Modellare l’imprevedibile: matematica e ecologia
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Spieghiamo perché in ecologia i dati osservati non coincidono mai perfettamente con la realtà biologica.
Introduciamo modelli di stato, osservabilità imperfetta, approccio frequentista e bayesiano, inferenza, predizione e Integrated Population Models come strumenti per prendere decisioni di conservazione più robuste.
Fonti non esplicitamente citate nell'episodio:
Kéry & Schaub, 2012, “Bayesian Population Analysis using WinBUGS”
Schaub & Abadi 2011, “Integrated population models: a novel analysis framework for deeper insights into population dynamics”
Tredennick et al. 2021, “A practical guide to selecting models for exploration, inference, and prediction in ecology”