Utilizzando applicazioni teoriche ed esempi di inferenze, Niche Modeling: Predictions from Statistical Distributions dimostra come condurre e valutare progetti di modellazione di nicchia in qualsiasi area di applicazione. Presenta una serie di esercizi teorici e pratici per lo sviluppo e la valutazione di modelli di nicchia utilizzando il linguaggio statistico R. L'autore discute le applicazioni dei metodi di modellazione predittiva con riferimento a inferenze valide da ipotesi. Chiarisce esempi vari e semplificati con rigore e completezza. Gli argomenti trattati includono sistemi informativi geografici, modellazione multivariata, metodi di intelligenza artificiale, gestione dei dati e infrastrutture informatiche. Soprattutto, una modellazione di nicchia di successo richiede una profonda comprensione del processo di creazione e utilizzo della probabilità. I pacchetti statistici standard sono personalizzati esattamente per le applicazioni, ma possono nascondere complessità problematiche. Le implementazioni dei libri di ricette non riescono a educare gli utenti sui dettagli, le ipotesi e le insidie dell'analisi, ma possono essere in grado di adattarsi alle esigenze specifiche di ogni studio. Esaminando le fonti di errori come l'autocorrelazione, il bison, la persistenza a lungo termine, la non linearità, la circolarità e la frode, questo riferimento seminale fornisce una comprensione dei limiti e delle potenziali insidie della previsione, sottolineando l'importanza di evitare errori. Lingua: Inglese