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====== Reunião 22 ======

=== Ale/PI, 15 de setembro de 2016 ===
Pautas

__O que fiz__
  * Li sobre análises de sensibilidade
  * Refiz algumas análises (de pcc para prcc, por exemplo)
  * Fiz modelos lineares da relação entre intensidade e frequência de distúrbio e as variáveis-resposta (excluindo o efeito dos outros parâmetros iniciais) para me certificar dos padrões visuais. Fiz isso para os dados das baterias em separado e em conjunto (**em conjunto não exclui efeito das outras variáveis**).
  * Exclui as seguintes variáveis-resposta: moda, mediana, coeficiente de variação, assimetria, curtose, coeficiente de Pearson

__Para discutir__
  * **A qual distribuição de probabilidades posso associar meus dados?**
  * **Usar afinal quais análises estatísticas**? // <3 Seleção de modelos, please <3// Porque gostaria de uma que penalizasse modelos com maior número de parâmetros...
  * **Por que (resultados bem lokiss)**? Como investigar?
    * Todas as baterias
      * Por que em geral quanto maior a intensidade e a frequência de distúrbio, maior a variância entre as médias de estratégia?
    * Bateria 2
      * Por que todas as simulações da bateria 2 ficam deslocadas para a direita (maior número de propágulos/ciclo)?
      * Por que quanto maior a intensidade e a frequência de distúrbios, mais lenta é a perda de espécies e mais espécies restam ao final?
      * Por que a variância aumenta quanto maior a intensidade e a frequência de distúrbios, já que não há simulações de distúrbio baixo próximas do limite inferior? (Possibilidade: consequência da diminuição da perda de espécies?)
      * Por que quanto maior o número de espécies inicial menor a variância entre as espécies ao final?
    * Bateria 3
      * Por que quanto maior a intensidade (mas não a frequência) de distúrbios, mais lenta é a perda de espécies e mais espécies restam ao final? Mas por que este efeito é mais fraco do que no caso com mutação igual a zero?

__O que vou fazer__

  * **Terminar relatório** com análise exploratória (fazer gráficos restantes de modelos lineares)
  * Analisar simulações em tempo anterior (?)
  * Verificar se 1000 simulações/bateria é um bom valor (SBMA)
  * Rodar mais simulações para cada conjunto de parâmetros do hipercubo (?)
  * **Pensar em análises estatísticas**
  * **Investigar porquês**

  * Pensar em simulações com distúrbio
    * **Índice do Coutinho**
    * **Comparar freq/int de disturbio com aumento da prob de morte**
    * **Comparar freq e int entre si**
    * Analisar efeito de diferentes distribuições de frequência de distúrbio (talvez aqui haja casos de coexistência)
    * Pensar que, ao final, é importante retomar a 'lacuna' q eu citaria na intro (eco vs. evo). Então pensar como explorar isso nos resultados
  * Pensar em expressões matemáticas

__Pendências/Dúvidas__
  * **Como retirar o efeito de xi0 nas baterias 2 e 3? **
  * **Se eu colocar uma durabilidade para o banco de sementes maior do que 1 ciclo, será que todo o cenário não se reverte? (Falar da pira do "nada é nada")**
  * **Variáveis-resposta**: fazer/retornar outras (ex: sobreposição das espécies)?
  * Dúvidas **análises de sensibilidade**: A diferença entre DoE e a ANOVA é a effect matrix? Qual é a vantagem de fazer essa matrix? A Sobol é uma versão da DoE para simulações ou é uma versão melhorada (no gráfico fala que é mais benéfica)? Se for mais benéfica, é só porque usa mais simulações pra fazer os cálculos (e a efast um pouco menos)? A DoE não usa análises estatísticas?!
  * Debater minha pergunta: [[https://docs.google.com/presentation/d/1on-UTPYSkeUZvdeLUd8jQHepzwqKLCHRL2PGaQLFY1M/edit?usp=sharing|google presentation - minha pergunta]]
  * Fazer mini-relatório do isolamento reprodutivo

__O QUE CONVERSAMOS__

  * Olhar para evolução temporal das estratégias, a fim de estudar "disruptância" (ocorrência de seleção disruptiva): qual variável operacional utilizar?
  * Escrever relatório com principais resultados e argumentação das minhas conclusões (exemplo de conclusão: a "mutação" é quem manda).

__O que eu acho que devo fazer__
  * O que conversamos
  * Entender a distribuição dos meus dados para saber quais modelos fazer

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