<div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr">Caros,<br><br><div style="text-align:justify">Na próxima sexta-feira (23 de Junho, às 13:30h) o ciclo de Seminários do Departamento de Estatística da UFMG terá a apresentação do prof. Michael Willig da UConn.</div></div><div dir="ltr"><br><div>Michael Willig is a Board of Trustees Distinguished Professor of Ecology & Evolutionary Biology, Director of the Center for Environmental Sciences & Engineering, and Executive Director of the Institute of the Environment at the University of Connecticut. He graduated summa cum laude, with a BS in Biology from the University of Pittsburgh. Thereafter, he obtained a PhD in Biological Sciences, with an emphasis in Ecology, at the same institution. Prior to coming to UConn, he was the Director of NSF’s Division of Environmental Biology and a Program Officer in the Ecology Program. In addition, he served as the Chair of the Department of Biological Sciences and Director of the Institute of Environmental Studies at Texas Tech University. Throughout his career, Dr. Willig has focused on integrating research and education with respect to long-term and broad-scale environmental issues, sustainable management of biodiversity, and disturbance ecology. He has published over 250 peer reviewed scientific articles, and is the author or editor of eight books or monographs. He has mentored scores of undergraduates, 25 MS students, 13 PhD students, and 12 post-doctoral fellows, as well as a number of visiting scholars from Argentina, Belgium, Brazil, and Israel. He has received 10s of millions dollars of grant support for his research from a variety of federal (i.e., NSF, NIH, USDA, EPA, DoD, and DoE) and state agencies. Of particular note, he has enjoyed 30 years of continuous funding from NSF as part of the Luquillo Mountains Long-Term Ecological Research project in Puerto Rico. Based on three decades of research on populations, communities, and metacommunities, he received funding from NSF’s OPUS program, to synthesize theoretical and empirical understanding about the spatio-temporal responses of biodiversity to climate-related disturbances (e.g., hurricanes and droughts). Most recently, Dr. Willig was the recipient of the Merriam Award from the American Society of Mammalogists in recognition of his enduring and foundational contributions to the scientific study of mammals.<br></div><div><br></div>Título: Exploring Phenological Patterns in Ecology: Circular Statistics, Methodological Concerns, and Bootstrap Approaches</div><div dir="ltr"><br>Resumo: <font style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm">A major thrust of ecological
research focuses on characterizing spatial and temporal variation in
biologically relevant characteristics, and understanding its causes
and consequences. Phenological studies quantify the timing of
biological events at any level in the biological hierarchy from
individuals to ecosystems. In particular, reproductive phenologies
(e.g., patterns regarding the number of pregnant females or number of
fruiting trees) are subject to intense selection pressures, as the
timing of birth, pollination, seed production, or recruitment of
young into populations is linked intimately to fitness and are
constrained by availability of resources or likelihood of multiple
interspecific interactions associated with predation, competition,
and mutualism. Consequently, considerable research has focused on the
description of reproductive phenologies and the development of
quantitative approaches for uncovering the nature of annual patterns.
Generally, valuations of temporal patterns can be undertaken based on
two approaches: (1) those that explore monotonic, linear, or
curvilinear relationships (i.e., much of parametric or non-parametric
statistics); or (2) those that incorporate periodicity when a
temporal characteristic is measured on an interval scale, but the
designation of high or low values is arbitrary (i.e., circular
statistics). Unfortunately, approaches in circular statistics are not
appropriate when marginal totals (e.g., number of observations per
time interval, </font><font face="Symbol, serif" style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm"><font style="">a</font></font><font style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm">)
arise as a consequence of sampling effort or sampling success, which
effectively constrains the number of individuals in any reproductive
category for any value of </font><font face="Symbol, serif" style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm"><font style="">a</font></font><font style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm">.
Moreover, in some experimental designs involving annual reproductive
phenologies, a demographic response variable is actually multinomial
or at least binomial (e.g., pregnant versus not pregnant), and
failure to include this inherent categorical characteristic of the
response could lead to inaccurate conclusions. In such sampling
designs, the number of pregnant females associated with each value of
</font><font face="Symbol, serif" style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm"><font style="">a</font></font><font style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm">
depends on two characteristics: (1) the </font><font color="#000000" style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm"><font style="">proportion
of females in the population that is pregnant at interval </font></font><font color="#000000" style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm"><font face="Symbol, serif"><font style="">a</font></font></font><font color="#000000" style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm"><font style="">,
and (2) the number of individuals, pregnant or not pregnant, that
were captured in a particular month (interval </font></font><font color="#000000" style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm"><font face="Symbol, serif"><font style="">a</font></font></font><font color="#000000" style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm"><font style="">).
Consequently, heterogeneity in sample sizes, especially if some
samples are small for particular values of </font></font><font color="#000000" style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm"><font face="Symbol, serif"><font style="">a,</font></font></font><font color="#000000" style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm"><font style="">
is problematic. </font></font><font style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm">In
this talk, we present results of an ongoing project designed to (1)
demonstrate, via a number of exemplar data sets, how application of
classical circular statistics in some designs can lead to erroneous
and counterintuitive conclusions; (2) develop a boot-strap approach
to overcome limitations associated with marginal totals; (3) apply
this boot-strap approach to the exemplar data sets to highlight its
salient improvement; and (4) apply both circular statistics (i.e.,
Rayleigh and Hermans-Rasson Tests) and the proposed boot-strap
approach to reproductive phenologies derived from well-studied mammal
species from the Amazon of Peru. Finally, we wish to promote
collaborations between statisticians and ecologists to address
questions in temporal biology.</font></div><div dir="ltr"><font style="background-color:transparent;text-indent:0.79cm"><br></font></div>
        
        

<div dir="ltr">O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "<a href="https://www.youtube.com/@seminariosdest-ufmg" target="_blank">Seminários DEST - UFMG</a>".<br><br><a href="https://www.youtube.com/@seminariosdest-ufmg" target="_blank">https://www.youtube.com/@seminariosdest-ufmg</a><br><br>Att,<br>Marcos Prates</div></div></div>