Diplomová práce – Prostorová neurčitost geodat v ... - kvhem

Druhová data byla přebrána z atlasů hnízdních rozšíření ptáků a zahrnovalaprezenci/absenci druhu v jednotlivých kvadrátech. Bylo vybráno 10 lesních pěvců,kteří využívají rozmanitá lesní stanoviště ve výsledných 1302 čtvercích.Pomocí logistické regrese byly vytvořeny modely pro všech 10 druhů ptáků,kde jako vysvětlující proměnné byly použity: krajinný pokryv AVHRR; krajinnýpokryv MSS; klimatická data; kombinace klima + AVHRR a klima+ MSS.Výsledky této studie ukazují, že jak krajinný pokryv vytvořený v různémrozlišení ze satelitních snímků, tak klima byly dobrými a srovnatelnými prediktoryvýskytu všech 10 druhů ptáků. Nejlepších výsledků bylo dosaženo s kombinacíinformací krajinného pokryvu a klimatických podmínek.Ve výše uvedených pokusech nebyl nalezen větší rozdíl mezi predikční síloumodelů. Jak uvádí Moudrý & Šímová (2012), bylo to pravděpodobně z důvodupoužití stále ještě jemného měřítka s ohledem na velikost zkoumaného území.3.4 Statistické metodyStatistické metody, pomocí nichž lze odhadovat hodnota nějaké náhodnéveličiny (závisle proměnné) na základě jiných známých veličin (nezávisleproměnných) se označují jako regresní analýza.Jak uvádí Řeháková (2000), cílem regresních analýz je nalezení nejlepšího asmysluplného modelu, který dokáže popsat vztah mezi závislou proměnnou anezávisle proměnnými. Podle Dudka (1999) nám právě modely na základě nalezenípříčiny prozatímního vývoje umožňují za pomoci regresní analýzy (či korelačníanalýzy, nejedná-li se o jednostrannou, ale vzájemnou závislost) předpovídatbudoucí vývoj a tím snížit neurčitost znalostí o budoucnu.Regresních modelů existuje celá řada, výběr modelu závisí na typu arozložení dat. Pokud jsou hodnoty závisle proměnné kvalitativní, tedy nespojité anabývající pouze dvou hodnot 0 a 1 (například prezence či absence druhuv kvadrátu), pro vysvětlení takovéto proměnné se využívá logistická regrese.31