Redes bayesianas: una herramienta probabilística en los modelos de distribución de especies

• Autores: Rosa María Fernández Ropero, Pedro Aguilera Aguilera, Antonio Fernández Álvarez, Rafael Rumí Rodríguez
• Localización: Ecosistemas: Revista científica y técnica de ecología y medio ambiente, ISSN-e 1697-2473, Vol. 23, Nº. 1, 2014 (Ejemplar dedicado a: Perspectivas en Macroecología: teoría y métodos para la exploración de patrones y procesos ecogeográficos), págs. 54-60
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Bayesian networks: a probabilistic tool for species distribution models
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    Las redes bayesianas son un modelo probabilístico multivariante que permite trabajar con incertidumbre. En general, su aplicación en los modelos de distribución de especies es escasa y centrada en el tratamiento de datos discretos sin aprovechar toda su potencialidad. En este trabajo se estudian las redes bayesianas como una herramienta para resolver distintos problemas en los modelos de distribución de especies: clasificación, caracterización y regresión. La posibilidad de trabajar con datos discretos y continuos simultáneamente, la variedad de problemas que pueden resolver, y la flexibilidad en la estructura del modelo, convierten a las redes bayesianas en una herramienta apropiada, en los modelos de distribución de especies, en particular y en Macroecología, en general

  • English

    Bayesian networks are multivariate probabilistic models able to deal with uncertainty. They have been hardly applied in species distribution models, and have mainly focused on discrete variables without taking advantage of their potentiality. In this paper, Bayesian networks are presented as a tool to solve different problems in species distribution models such as classification, characterization and regression. Their ability to deal with discrete and continuous data simultaneously, the variety of problems that can be solved, and the flexibility in the model structure, make them an appropriate tool in species distribution models and Macroecology.