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研究生: 曾凱聲
Tseng, Kai-Shen
論文名稱: 區塊資料之Hill指標估計與軟體開發
Estimation of Hill numbers in Quadrat Sampling and Software Development
指導教授: 趙蓮菊
口試委員: 鄭又仁
楊欣洲
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 理學院 - 統計學研究所
Institute of Statistics
論文出版年: 2014
畢業學年度: 102
語文別: 中文
論文頁數: 104
中文關鍵詞: 多樣性指標Hill數值指標估計
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  • 量測生物多樣性有許多指標,其中Hill指標族利用位階整合了物種數、熵指標以及Simpson指標,且具有許多重要的優點,因此Hill指標族已經是目前生態領域上最廣為採用的生物多樣性指標族。
    本文著重於在區塊資料下,Hill指標族的估計,並且與最大概似估計量比較。最大概似估計量雖較穩定,但在偏差的部分表現不佳,有嚴重低估的情況發生,需要提高抽取區塊數才有辦法稍微解決;本文建議之估計量利用Good-Turing (1953, 2000) 的頻率理論推倒得新的估計方法,以改善最大概似估計量低估的情形,並且發現在抽取區塊數相對於物種數小的情況下,對於誤差已有良好的表現。另外針對所討論的估計量提出變異數估計,因為傳統的拔靴方法是將樣本進行重複抽取,但在此種資料類型下,便會將出現機率較低的物種視為不存在,亦即無法透過樣本對母體作推論,因此提出修正後的拔靴方法來取得更精準的標準差估計值。對於兩種估計量以電腦進行模擬並討論估計結果,並利用實例分析以解釋實務上的應用。為求相關研究者使用此程式的便利性,以上方法已由R語言撰寫為網路互動應用程式ChaoHill-Online。


    第1章 緒論 第2章 符號介紹與模型假設 2.1 區塊抽樣下之抽樣方式與模型假設 2.2 區塊抽樣下符號介紹 2.3 模擬研究符號介紹 第3章 多樣性指標及估計 3.1 樣本涵蓋率 3.2 物種數介紹與估計 3.3 Shannon熵指標介紹與估計 3.4 Simpson指標介紹與估計 3.5 Hill指標族介紹與估計 3.6 變異數估計-拔靴法介紹 第4章 模擬研究與討論 4.1 模擬試驗設定說明 4.2 模擬結果與討論 第5章 實例分析 5.1 螞蟻物種區塊資料 5.2 五大洲纖毛物種區塊資料 第6章 軟體開發 6.1 簡介 6.2 使用步驟 6.2.1 步驟一:選擇資料型態 6.2.2 步驟二:選擇資料輸入方式 6.2.3 步驟三:其他基本設定 6.2.4 步驟四:執行 6.3 輸出結果 6.3.1 基本資料資訊 ( Data summary ) 6.3.2 估計結果 ( Estimation ) 6.3.3 根據資料繪圖 ( Figure plot (by Data) ) 6.3.4 根據方法繪圖 ( Figure plot (by Method) ) 6.3.5 使用手冊 ( User Guide ) 第7章 結論與後續研究 附錄 附錄A 試驗模擬之估計量表現 (表) 附錄B 試驗模擬之估計量表現 (圖) 附錄C 實例分析估計結果 (表) 附錄D 真實資料分析結果 附錄E 實例資料的頻率個數 參考文獻

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