====== Jorge Pinaya ======


Mestrando no LAA - Laboratório de Automação Agrícola
Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais (PCS) - Escola Politecnica - USP
Projeto de Pesquisa: modelagem de distribuição de espécie com algoritmo maxima entropia 

===== Meus Exercícios =====

Linque para a página com os meus exercícios resolvidos [[.:exec]]

===== Proposta de Trabalho Final =====

====== Função ======

Função distribuição de probabilidade de máxima entropia aplicada em modelagem nicho ecológico baseada em pontos de ocorrência 

arquivo de help da função :{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:jpinaya:jorge.pinaya_-_help_function_sdm.me.txt|}}
====== Descrição ======

Programar algumas das etapas do processo de modelagem, como estimar o desempenho do modelo de nicho ecológico gerado, com o uso do Akaike Information Criterion (AIC),o Root Mean Squared Error (RMSE) , e a matriz de confusão.

====== Uso ======

A função pode ser utilizada na modelagem de nicho ecológico baseada em  pontos de ocorrência conhecidos para geração dos  mapas preditivos da distribuição desta espécie.




===== Plano B =====

Função para gerar pontos de pseudo ausências para algoritmos de modelagem de distribuição de espécie.

Alguns algoritmos de modelagem de distribuição de espécie são sensíveis a pontos de pseudo-ausências, a proposta é programar alguns dos métodos disponíveis para a geração destes pontos.

===== Comentários =====
==== PI ====

Para ajudar, preciso que vc defina a sentrada e saída de suas funções (campos 'arguments' e 'value' da página de ajuda). 

Além disso, nos explique o contexto da aplicação: o que são estes modelos, quais procedimentos e as funções irão automatizar, etc. Por exemplo: para a primeira proposta explique no que consiste avaliar o desempenho destes modelos, e como isto é feito. Na segunda, porque gerar estas pseudo-ausências.