Giorno 1:

– Introduzione ai modelli di distribuzione di specie, la questione del rilevamento imperfetto (imperfect detection) e i modelli di occupazione. Applicazione al monitoraggio ecologico e conservazione;

– Presentazione e discussione dei dati e questioni su cui stanno lavorando i partecipanti;

– Preparazione dei dati per i modelli di distribuzione di specie e di occupazione;

Giorno 2:

–  Modelli di distribuzione di specie per dati di presenza-assenza (GLM e GLMM) e di sola presenza (MaxEnt) in R

Giorno 3:

– Modelli di occupazione (occupancy models) per rilievi replicati per separare la stima di occupazione dalla stima di rilevabilità (detectability) in R

Giorno 4:

– Lavoro individuale su dati propri con assistenza dell’istruttore (o su dati forniti dall’istruttore)

Tutte le sessioni includeranno parti pratiche ed esercizi in R (usando RStudio) sia su dati simulati che reali.  I partecipanti sono invitati a portare dati propri su cui lavorare nell’ultimo giorno di corso. E’ richiesta una conoscenza basica del linguaggio statistico R e dei modelli lineari generalizzati (GLM, regressione logistica).

Verifica finale: sì