Inferencia Bayesiana en Ecología con R (IBER)

Presentación

En este espacio se encuentran los contenidospara el taller Inferencia Bayesiana en Ecología con R (IBER) que se impartirá en el Instituto de Investigación en Recursos Cinegéticos del 13 al 15 de mayo de 2024. En los siguientes enlaces se pueden descargar los materiales se utilizarán durante el taller:

• Presentaciones de los contenidos teóricos (ver Programa más abajo).
• Scripts y datos necesarios para las sesiones prácticas (ver Programa más abajo).
• Cheatsheet sobre distribuciones de probabilidad (by Sonia Illanas (IREC) & Javier Fernández-López (IREC))

Gran parte de este curso, incluidos algunos materiales, diseño de la web y el conocimiento de los ponentes se debe a Olivier Gimenez.

Información general

Qué: Este es un taller introductorio a la Inferencia Bayesiana. Se explicarán los conceptos básicos de probabilidad y modelos lineales generalizados para posteriormente poder ajustar este tipo de modelos mediante Inferencia Bayesiana en R y NIMBLE. Finalmente se darán unas pinceladas sobre cómo ajustar modelos algo más complejos para el estudio de la abundancia y la distribución de las especies: modelos de ocupación, N-mixture y spatial capture-recapture.

Para quién: Este es un taller pensado para ecólogos. No se requiere experiencia previa en Inferencia Bayesiana o NIMBLE. Algo de experiencia en R es necesaria.

Quién: Impartido por Valentin Lauret (IREC) y Javier Fernandez-Lopez (IREC)

Cuándo 13-15 de Mayo, 2024. De 9h30 a 13h30.

Dónde: Salón de Actos del Instituto de Investigaciones en Recursos Cinegéticos, IREC, Royal City ;)

Programa

Día 1 - Introducción al modelado con R y NIMBLE

1. Modelos lineales generalizados con R: distribuciones de probabilidad, programación, simulaciones y modelos básicos. Presentaciones y Script
2. Introducción al análisis Bayesiano en NIMBLE: Qué es Bayesiano, qué es NIMBLE, aplicaciones en ecología. Presentaciones y Script

Día 2 - Modelos ecológicos más avanzados

1. Modelos de Ocupación. Presentaciones y Script
2. Modelos N-mixture. Presentaciones y Script
3. Spatial Capture-Recpature. Presentaciones y Script

Día 3 - Aplicaciones

1. Un caso de estudio, impartido por Pepe Jiménez.
2. Trabajo personal con datos propios (o provistos por los ponentes).
3. Conclusiones y cierre

Juegos de datos

• Datos para ajustar modelos a partir de conteos repetidos (N-mixture).
• Datos para ajustar modelos con factores aleatorios (modelos mixtos o GLMM)
• Datos para ajustar mdelos a partir de conteos repetidos con lagartos (N-mixture)
• Datos para simular y ajustar modelos de captura-recaptura espacialmente explícitos (SCR)
• Datos para saber si hay más Marios o Albertos en el WOMAD24

Requerimientos

• Es necesario instalar R (y RStudio para mayor comodidad).

• Es necesario instalar Nimble siguiendo estos consejos. Nótese que para usuarios de Windows quizás sea necesario instalar RTools si no se ha instalado previamente. Cuando esté todo instalado, ejecuta el siguiente código en R. Si funciona sin errores, todo está correcto. Sino, ponte en contacto con nosotros!

library(nimble)
  code <- nimbleCode({
  y ~ dnorm(0,1)
  })
  model <- nimbleModel(code)
  cModel <- compileNimble(model)

• Instalar los siguientes paquetes de R: tidyverse, mcmcplots, coda. Puedes instalarlos todos ejecutando el siguiente código en R:

install.packages(c("tidyverse", "mcmcplots", "coda"))