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Reinterpreting Maximum Entropy in Ecology: a null hypothesis constrained by ecological mechanism

机译：重新解释生态学中的最大熵：一个零假设受到约束   通过生态机制

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Simplified mechanistic models in ecology have been criticized for the factthat a good fit to data does not imply the mechanism is true: pattern does notequal process. In parallel, the maximum entropy principle (MaxEnt) has beenapplied in ecology to make predictions constrained by just a handful of statevariables, like total abundance or species richness. But an outstandingquestion remains: what principle tells us which state variables to constrain?Here we attempt to solve both problems simultaneously, by translating a givenset of mechanisms into the state variables to be used in MaxEnt, and then usingthis MaxEnt theory as a null model against which to compare mechanisticpredictions. In particular, we identify the sufficient statistics needed toparametrize a given mechanistic model from data and use them as MaxEntconstraints. Our approach isolates exactly what mechanism is telling us overand above the state variables alone.
机译：有人批评生态学中的简化机理模型，原因是对数据的良好拟合并不意味着该机理是正确的：模式确实表明了平等的过程。同时，最大熵原理（MaxEnt）已在生态学中应用，以使预测仅受少数状态变量（如总丰度或物种丰富度）的约束。但是还有一个悬而未决的问题：什么原理告诉我们要约束哪些状态变量？我们试图通过将给定的机制转换为要在MaxEnt中使用的状态变量，然后使用此MaxEnt理论作为针对该模型的空模型来同时解决这两个问题比较机械预测。特别是，我们确定了从数据中参数化给定机械模型所需的足够统计量，并将其用作MaxEntconstraints。我们的方法完全隔离了仅在状态变量之外告诉我们的机制。

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