Anhand von theoretischen Anwendungen und Beispielen für Inferenzen zeigt Niche Modeling: Predictions from Statistical Distributions, wie Nischenmodellierungsprojekte in jedem Anwendungsbereich durchgeführt und bewertet werden können. Es enthält eine Reihe von theoretischen und praktischen Übungen zur Entwicklung und Bewertung von Nischenmodellen unter Verwendung der Statistiksprache R. Der Autor diskutiert Anwendungen von prädiktiven Modellierungsmethoden unter Bezugnahme auf valide Schlussfolgerungen aus Annahmen. Er erläutert vielfältige und vereinfachte Beispiele mit Strenge und Vollständigkeit. Themen sind u.a. geographische Informationssysteme, multivariate Modellierung, Methoden der künstlichen Intelligenz, Datenhandling und Informationsinfrastruktur. Eine erfolgreiche Nischenmodellierung erfordert vor allem ein tiefes Verständnis für den Prozess der Erstellung und Nutzung von Wahrscheinlichkeiten. Standard-Statistikpakete sind genau auf Anwendungen zugeschnitten, können aber problematische Komplexitäten verbergen. Rezeptbuchimplementierungen versäumen es, die Benutzer in den Details, Annahmen und Fallstricken der Analyse zu schulen, sondern können sich möglicherweise an die spezifischen Bedürfnisse jeder Studie anpassen. Durch die Untersuchung der Fehlerquellen wie Autokorrelationsverzerrung, langfristige Persistenz, Nichtlinearität, Zirkularität und Betrug vermittelt dieses bahnbrechende Nachschlagewerk ein Verständnis für die Grenzen und potenziellen Fallstricke der Vorhersage und unterstreicht die Bedeutung der Fehlervermeidung. Sprache: Englisch