El análisis de mixturas de regresiones lineales en biologiaaplicación a la clasificación de algunas especies de gasterópodos

Resumen

El estudio del modelo del análisis de mixturas de dos regresiones lineales permite reconocer diversas e importantes aplicaciones biológicas referentes a problemas que no poseen solución en otros campos de la estadística. Estos problemas, relacionados en sentido amplio con la biología sistemática, se refieren, principalmente, al reconocimiento y evaluación del dimorfismo sexual y a la discriminación de especies de variación solapante. Nuestro estudio ha podido demostrar la eficacia del análisis de mixturas de regresiones lineales usando un método preparado al efecto. Dicho método incluye el algoritmo EM para la estimación de los parámetros de las distribuciones componentes y el test de razón de verosimilitudes para la detección de las mismas. Para la estimación inicial de los parámetros usa una técnica original basada en el examen de las nubes de puntos. Para la prueba de este método se han abordado algunos casos de discriminación más o menos dificil de especies gemelas, o muy similares, en las cuales el grado de dificultad y la auténtica solución al problema, siendo por tanto posible utilizar los resultados de la aplicación como indicios de su capacidad de resolución. El método preparado permitió una fácil detección de las especies de gasterópodos Patella caerulea y P.lusitanica en una muestra de 443 ejemplares no clasificados. El método fue tambien resolutivo detectando y clasificando individuos de las especies Patella aspera y P.caerulea en una muestra de 1013 individuos. Se incluyen también en el estudio los resultados de una aplicación del método usado al estadio de la variabilidad de poblaciones valencianas de gasterópodos del género Melanopsis, caso que constituye un problema taxonómico antiguo y hoy aún abierto. Los resultados obtenidos han ofrecido información altamente interesante en relación a dos aspectos principales: la existencia de dimorfismo sexual y la posible presencia de grupo