Příklady nových a upravených matematicko-statistických metod

V řadě případů byly aplikovány postupy založené na Monte Carlo permutační metodě. Dalšími často aplikovanými metodami jsou hierarchická aglomerativní klasifikace a to včetně klasifikace sekvenčně uspořádaných vzorků. Jejich základním výstupem je dendrogram, jehož tvar lze testovat na základě externích dat. Novou metodou je klasifikace a ordinace podmnožin objektů popsaných mnohorozměrnými daty na základě takzvaných korelačních vzdáleností. Podrobnosti viz Publikace

Rozdíl frekvence výskytu druhu ve dvou množinách ploch / fytocenologických snímků lze statisticky testovat pomocí t-testu. Publikace

Klasifikovat společenstva podél gradientu (topografického i jiného) lze pomocí navržené procedury HSCA. Tato procedura byla naprogramována jako rozšíření systému DBreleve (databáze fytocenologických snímků), přičemž používá jako vstup stejný datový formát, jako známý programový balík PC-ORD.

Populace může být charakterizována tím, v jakém vztahu jsou dvě kvantitativní proměnné popisující individua z dané populace. Takový vztah je možno popsat korelačním koeficientem. Lze předpokládat, že dvě populace se liší v případě, že se příslušný koeficient bude signifikantně lišit pro obě populace (Publikace). Tento postup vedl k odvození výpočtu korelační vzdálenosti, na jejímž základě je možné objekty klasifikovat, případně počítat jejich polohu v ordinačním prostoru (Publikace).

Výpočet indexů diversity, včetně modifikovaného Rao koeficientu funkční diversity, který je založen na výsledcích hierarchické klasifikace druhů (vhodná je klasifikace TWINSPAN). Popis postupu

Genetická analýza populací běžně obsahuje vyhodnocení heterozygotnosti. Nově byl aplikován postup počítající genetickou diversitu populace, který je kompatibilní s výpočtem druhové diversity společenstva. Algoritmus byl aplikován v programu IsoEnz pro isoenzymové analýzy. Popis postupu
Rozdíly v heterozygotnosti a v genetické diversitě populací lze testovat pomocí nově navrženého Monte Carlo testu. Popis postupu, Publikace 1, Publikace 2

Monte Carlo permutační test byl navržen pro testování rozdílu hodnot ve dvou diskrétních podmnožinách pokrývajících analyzovanou množinu hodnot. Jedná se o obdobu klasického t-testu, s nímž má obdobné výsledky při zachování normality rozdělení analyzovaných hodnot. Test lze užít například pro porovnání rozdílů druhové diversity. Popis postupu

Digitální model terénu (DMT) je možné analyzovat v programu PlotOA pomocí rychlého výpočtu řady indexů. Nově byl vyvinut postup pro výpočet průměrných teplot vzduchu na základě DMT. Popis postupu
Aplikací tohoto modelu lze vyvinout i model vymezení lesních vegetačních stupňů. Publikace

Defoliace stromů na trvalých výzkumných / monitoračních plochách bývají sledovány opakovaně. Vývoj defoliace a mortality stromů lze modelovat pomocí přechodových matic v programu TDM. Popis programu

Semivariance je hodnotitelná i v jednorozměrných datech. Tím jedním rozměrem může být rovněž čas - semivarivarianci tedy můžeme vypočítat a testovat pro časové řady, jak to bylo provedeno pro vyhodnocení změn klíčivosti (Publikace) nebo v případě klimatických dat (Publikace).

Bioindikaci pomocí Ellenbergových ekoindexů lze užít pro hodnocení podobnosti environmentálních podmínek jednotlivých sledovaných objektů (ploch s fytocenologickými snímky, krajinných segmentů se seznamem vyskytujících se druhů). Získanou matici hodnot podobnosti poté můžeme zpracovat postupy mnohorozměrné analýzy, například metodou hlavních komponent (PCA). Publikace