Chapter 4 Individual analyses

Idea: work with individual presence against random pseudo-absences with distribution modelling.

Y ~ bernoulli_logit(theta + theta_TWI + theta_canopyheight + theta_neighbour + spatial_random_effect)

Possibility to test hieght and number of leaves as a continuous response too.

4.1 Data

4.2 Environment (water, light, ~nutrients)

  symphonia dicorynia tachigali
Predictors Estimates CI (95%) Estimates CI (95%) Estimates CI (95%)
Intercept 0.45 0.25 – 0.66 1.42 1.23 – 1.61 0.23 -0.10 – 0.56
twi 0.29 0.23 – 0.35 -0.20 -0.25 – -0.15 -0.05 -0.13 – 0.03
dcm -0.08 -0.13 – -0.02 -0.20 -0.26 – -0.15 0.10 0.01 – 0.19
Observations 1365 3123 1250
R2 Bayes 0.086 0.032 0.007

4.3 Adult neighbourhood (dispersion)

  symphonia dicorynia tachigali
Predictors Estimates CI (95%) Estimates CI (95%) Estimates CI (95%)
Intercept 0.41 0.26 – 0.56 1.18 1.13 – 1.24 0.68 0.50 – 0.87
adult 0.03 -0.02 – 0.08 -0.26 -0.28 – -0.24 -0.06 -0.11 – 0.00
Observations 1468 3380 1340
R2 Bayes 0.001 0.148 0.003

4.4 Seedlings neighbourhood (competition)

  symphonia dicorynia tachigali
Predictors Estimates CI (95%) Estimates CI (95%) Estimates CI (95%)
Intercept -0.79 -0.87 – -0.71 -1.03 -1.07 – -0.98 -0.63 -0.72 – -0.54
neighbours 0.39 0.36 – 0.41 0.44 0.42 – 0.45 0.35 0.32 – 0.38
Observations 1468 3380 1340
R2 Bayes 0.412 0.608 0.311

4.5 All together

  symphonia dicorynia tachigali
Predictors Estimates CI (95%) Estimates CI (95%) Estimates CI (95%)
Intercept -1.47 -1.68 – -1.25 -0.74 -0.89 – -0.58 -0.96 -1.29 – -0.64
twi 0.16 0.11 – 0.21 0.12 0.09 – 0.16 0.02 -0.05 – 0.09
dcm 0.14 0.10 – 0.18 0.00 -0.03 – 0.03 0.13 0.05 – 0.20
neighbours 0.38 0.36 – 0.41 0.40 0.39 – 0.42 0.34 0.31 – 0.37
adult 0.02 -0.02 – 0.06 -0.11 -0.13 – -0.09 -0.02 -0.07 – 0.03
Observations 1365 3123 1228
R2 Bayes 0.437 0.608 0.314