Uso de Stata para analizar la frecuencia de tallas en el ciclo de vida de una ara

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Uso de Stata para analizar la frecuencia de
tallas en el ciclo de vida de una araña de
desierto mexicana Using Stata to analyze size
frequency in the life cycle of a Mexican desert
spider
Irma Gisela Nieto Castañeda María Luisa Jiménez
Isaías H. Salgado Ugarte
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__Depredadores exitosos en los desierto
__Adaptación, evasión condiciones extremas__ Se
alimentan de cualquier animal que puedan cazar
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Syspira Simon, 1885

• Exclusivas de Baja California
• Habitantes del suelo, nocturnas, vagas
• 50 BCS
• Dieta roedores
• Primera vez utilizadas en estudios ecológicos

Syspira tigrina Simon, 1885
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• Estructura de tallas en la historia de vida

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Ciclos de vida

• Patrones desarrollo y reproducción
• Propia de cada especie
• Indispensable para entender procesos biológicos
• Métodos directos
• Métodos indirectos

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EDKs

• Valores extraordinarios
• Sesgo
• Multimodalidad

• Hay un ancho de banda para cada distribución
• Se pueden caracterizar los grupos de tallas

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• Objetivo
• Describir las historias de vida de la especie de
  estudio, que presenta estructura de tallas con
  distribución mezclada
• Hipótesis
• El uso de los estimadores de densidad por kernel
  (EDKs) al ser un método eficiente para analizar
  distribuciones de datos, dará un mejor panorama
  de la historia de vida de la especie en estudio
  en cuanto a la frecuencia de sus tamaños

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Método
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Laboratorio
Limpieza
Separación
Identificación
Medir LTI
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• La elección del ancho de banda se realizó por el
  método de Bootstrap suavizado de Silverman
• bandw (referencia de banda sobresuavizada y
  optima)
• critiband (localiza bandas críticas)
• silvtest (prueba de Silverman)

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. bandw t
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critiband t, bwh(0.192) bwl(.1260) st(.0001)m(40)
nog

• ...
• Estimation number 12 Bandwidth .1909
  Number of modes 1
• Estimation number 13 Bandwidth .1908
  Number of modes 1
• Estimation number 14 Bandwidth .1907
  Number of modes 1
• Estimation number 21 Bandwidth .129
  Number of modes 3
• Estimation number 22 Bandwidth .1289
  Number of modes 3
• Estimation number 25 Bandwidth .128
  Number of modes 3
• Estimation number 26 Bandwidth .1279
  Number of modes 2
• Estimation number 27 Bandwidth .1278
  Number of modes 2
• Estimation number 28 Bandwidth .1277
  Number of modes 2
• Estimation number 29 Bandwidth .1276
  Number of modes 3
• Estimation number 26 Bandwidth .1275
  Number of modes 3
•  

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Resumen de componentes gaussianos
Estadio Juveniles Estadio Juveniles Estadio Juveniles Estadio Juveniles Estadio Juveniles Estadio Juveniles
Fecha Componente Gaussiano Amplitud del componente Media Desviación estándar Tamaño del componente
26 Julio 2005 1 11-23 0.7710 0.2530 22
2 21-27 1.6270 0.4041 58
3 40-43 2.2967 0.1752 1
27 Agosto 2005 1 8-14 0.5874 0.2862 31
2 20-27 1.5863 0.4425 20
4 Octubre 2005 1 5-14 0.6051 0.1618 36
2 17-21 0.9644 0.1787 15
3 31-35 1.5241 0.3452 10
4 38-42 1.9755 0.1846 2
6 Noviembre 2005 1 10-17 0.6228 0.2343 78
2 27-33 1.8053 0.2804 9
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EDK histograma
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Conclusiones

• Se recomienda analizar grupos de tallas en vez de
  estadios de desarrollo, ya que no siempre existe
  una relación directa entre la talla del organismo
  y su edad. Definir un grupo de organismos dentro
  del mismo grupo de talla, nos habla de que tienen
  requerimientos del nicho similares.
• En este sentido, los EDKs son estimadores
  apropiados de grupos de talla, ya que representan
  con mayor precisión los grupos de cualquier
  organismo particularmente son útiles en
  organismos con distribuciones de frecuencias
  mezcladas como S. tigrina.

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Agradecimientos

• CONACyT
• Miguel Correa y Carlos Palacios apoyo en campo
• Comité tutorial
• Dra. Maria Luisa Jimenez
• Dra. Carmen Blázquez
• Dr. Guillermo Ibarra
• Dr. Yann Henaut
• Dr. Frederick A. Coyle

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