Aan de hand van theorietoepassingen en voorbeelden van gevolgtrekkingen laat Niche Modeling: Predictions from Statistical Distributions zien hoe nichemodelleringsprojecten in elk toepassingsgebied kunnen worden uitgevoerd en geëvalueerd. Het bevat een reeks theoretische en praktische oefeningen voor het ontwikkelen en evalueren van nichemodellen met behulp van de taal R-statistiek. De auteur bespreekt toepassingen van voorspellende modelleringsmethoden met verwijzing naar geldige gevolgtrekkingen uit aannames. Hij verduidelijkt gevarieerde en vereenvoudigde voorbeelden met nauwkeurigheid en volledigheid. Onderwerpen zijn onder meer geografische informatiesystemen, multivariate modellering, kunstmatige-intelligentiemethoden, gegevensverwerking en informatie-infrastructuur. Bovenal vereist succesvolle nichemodellering een diepgaand begrip van het proces van het creëren en gebruiken van waarschijnlijkheid. Kant-en-klare statistische pakketten zijn precies afgestemd op toepassingen, maar kunnen problematische complexiteiten verbergen. Implementaties van receptenboeken slagen er niet in gebruikers op te leiden in de details, aannames en valkuilen van analyse, maar kunnen zich mogelijk aanpassen aan de specifieke behoeften van elk onderzoek. Door de bronnen van fouten te onderzoeken, zoals autocorrelatie, bias, persistentie op lange termijn, niet-lineariteit, circulariteit en fraude, biedt deze baanbrekende referentie inzicht in de beperkingen en mogelijke valkuilen van voorspelling, waarbij het belang van het vermijden van fouten wordt benadrukt. Taal: Engels