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Irma Gisela Nieto Castañeda María Luisa Jiménez Isaías H. Salgado Ugarte

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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Irma Gisela Nieto Castañeda María Luisa Jiménez Isaías H. Salgado Ugarte

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  1. 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

  2. __Depredadoresexitosos en los desierto__Adaptación, evasióncondicionesextremas__ Se alimentan de cualquier animal que puedan cazar

  3. 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

  4. Estructura de tallas en la historia de vida

  5. Ciclos de vida • Patrones – desarrollo y reproducción • Propia de cada especie • Indispensable para entender procesos biológicos • Métodos directos • Métodos indirectos

  6. EDKs • Valores extraordinarios • Sesgo • Multimodalidad • Hay un ancho de banda para cada distribución • Se pueden caracterizar los grupos de tallas

  7. 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

  8. Método Recolecta de arañas (estacionales / un año) Trampas de caída Transectos lineares (10 metros entre trampas) Preservar en etanol al 70% y etiquetar

  9. Laboratorio Limpieza Separación Identificación Medir LTI

  10. 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)

  11. . bandw t

  12. 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

  13. Resumen de componentes gaussianos

  14. EDK + histograma

  15. 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.

  16. 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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