Template for Chapter 2 Generating the stochastic data in Table 2.3 A := Matrix(9,10): # open a 9x10 matrix to store the data table for i from 1 to 10 do # simulation i from 1 to 10 x := Vector(9): # vector to store data for this simulation x[1] := 100: # starting from 100 squirrels for k from 1 to 8 do # year k from 1 to 8 m := x[k]: # the number of squirrels at the start of the year s := 0: # the squirrel counter, initialize as zero for j from 1 to m do # each squirrel goes through a coin flip t := RandomTools:-Generate(integer(range=0..1)): # flip a coin if t=1 then # if getting a head ... s := s + 1 # this squirrel survives, count it end if: end do: x[k+1] := s # at the year end, store the number of surviving squirrels end do: A[1..-1,i] := x: # the i-th column of A stores this simulation data end do: A;

LUknTWF0cml4RzYkJSpwcm90ZWN0ZWRHSShfc3lzbGliRzYiNiMvSSQlaWRHRiciKW8/VSYp

# generating Figure 2.2 plot([seq([seq([j-1,A[j,i]],j=1..9)],i=1..10)]);

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

Generate a historgram. Example on page 53, AST test scores Generate 50 AST test scores ranging from 7 to 29 s := LinearAlgebra:-RandomVector(50, generator = 7..29): seq(s[i],i=1..50); # view the scores in a sequence

NlQiI0giIzYiIzxGIyIjPyIjQEYnIiNCIiM1IiIqIiNGRihGKUYoIiM+RiQiIzlGKUYnIiNBRidGKiIjOEYtIiNHRikiIz1GK0YqRidGJUYrIiNERjJGKEYlIiM6RilGMkYwRi5GK0YtRjJGMkYrRiciI0VGLSIiKQ==

The historgram Statistics:-Histogram(s, discrete = true, thickness = 10, frequencyscale = absolute);

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

Statistics:-BoxPlot(s,width=0.5,view=[0..2,0..30]);

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

Statistics:-FivePointSummary(s);

NycvSShtaW5pbXVtRzYiJCIiKSIiIS9JK2xvd2VyaGluZ2VHRiUkIiM5RigvSSdtZWRpYW5HRiUkIiNARigvSSt1cHBlcmhpbmdlR0YlJCIjREYoL0kobWF4aW11bUdGJSQiI0hGKA==

Statistics:-StandardDeviation(s);

JCImLWcnISIl

Section 2.3.3 Stochasticity and the Sandhill Crane Generating Table 2.10: Digits := 5: m, n := 20,6: B := Matrix(m, n): # a 20x6 matrix br, dr := 0.5, 0.1: # normal birth rate and death rate for k from 1 to m do # simulation runs (1 to 20) x := Vector[row](n): # vector to store data for this run x[1] := 100: # starts with 100 cranes for j from 1 to n-1 do # year 1 to 5 # genearate a uniform random floating-point number from 0 to 1 t := RandomTools:-Generate(float(range=0..1,method=uniform)): if t < 0.04 then x[j+1] := (1 + 0.6*br-1.25*dr)*x[j] # catastrophic year else x[j+1] := (1+br-dr)*x[j] # normal year growth end if; end do; B[k,1..-1] := x: end do: B[1..10,1..-1]; B[11..20,1..-1];

LUknTWF0cml4RzYkJSpwcm90ZWN0ZWRHSShfc3lzbGliRzYiNiMvSSQlaWRHRiciKStsJioqKg==

LUknTWF0cml4RzYkJSpwcm90ZWN0ZWRHSShfc3lzbGliRzYiNiMvSSQlaWRHRiciKSMqKlwoKio=

# generate Figure 2.12 plot([seq([seq([j-1,B[k,j]],j=1..n)],k=1..m)]);

NjgtJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIlKzkhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVnPiEiIjckJCIjSSEiIiQiJVdGISIiNyQkIiNTISIiJCImOyVRISIjNyQkIiNdISIiJCImI3lgISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIiM1ISIiJCIiISEiIiQiIiEhIiItJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIldjYhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVYOyEiIjckJCIjSSEiIiQiJS5CISIiNyQkIiNTISIiJCImVUEkISIjNyQkIiNdISIiJCImUl4lISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIjInXF8nZU0leWc+ISM8JCIxaWo5LmVAUiEpISM7JCIyJ1xfJ2VNJXlnPiEjPC0lJ0NVUlZFU0c2JDcoNyQkIiIhISIiJCIlKzUhIiI3JCQiIzUhIiIkIiUrOSEiIjckJCIjPyEiIiQiJWc+ISIiNyQkIiNJISIiJCIlV0YhIiI3JCQiI1MhIiIkIiY7JVEhIiM3JCQiI10hIiIkIiYjeWAhIiMtJSZDT0xPUkc2JiUkUkdCRyQiMTMkR1ZwPiFcJikhIzskIjFfTW1YJSllcWshIzskIjAleipcLi1cRCIhIzotJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIlKzkhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVnPiEiIjckJCIjSSEiIiQiJVdGISIiNyQkIiNTISIiJCImOyVRISIjNyQkIiNdISIiJCImI3lgISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIiIhISIiJCIiISEiIiQiIzUhIiItJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIlKzkhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVnPiEiIjckJCIjSSEiIiQiJVdGISIiNyQkIiNTISIiJCImOyVRISIjNyQkIiNdISIiJCImI3lgISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIjApPk0zeTYlSCghIzokIjEzV25LTUxMTCEjOyQiMSp6b24hKjRYRikhIzstJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIlKzkhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVnPiEiIjckJCIjSSEiIiQiJVdGISIiNyQkIiNTISIiJCImOyVRISIjNyQkIiNdISIiJCImUl4lISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIiIhISIiJCIxTk0zKFtKJXkhKSEjOyQiMWBZKilRJnlnPikhIzstJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIlKzkhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVnPiEiIjckJCIjSSEiIiQiJVdGISIiNyQkIiNTISIiJCImOyVRISIjNyQkIiNdISIiJCImI3lgISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIiM1ISIiJCIiISEiIiQiIiEhIiItJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIlKzkhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVnPiEiIjckJCIjSSEiIiQiJVdGISIiNyQkIiNTISIiJCImOyVRISIjNyQkIiNdISIiJCImI3lgISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIjInXF8nZU0leWc+ISM8JCIxaWo5LmVAUiEpISM7JCIyJ1xfJ2VNJXlnPiEjPC0lJ0NVUlZFU0c2JDcoNyQkIiIhISIiJCIlKzUhIiI3JCQiIzUhIiIkIiUrOSEiIjckJCIjPyEiIiQiJWc+ISIiNyQkIiNJISIiJCIlV0YhIiI3JCQiI1MhIiIkIiY7JVEhIiM3JCQiI10hIiIkIiYjeWAhIiMtJSZDT0xPUkc2JiUkUkdCRyQiMTMkR1ZwPiFcJikhIzskIjFfTW1YJSllcWshIzskIjAleipcLi1cRCIhIzotJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIlKzkhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVnPiEiIjckJCIjSSEiIiQiJVdGISIiNyQkIiNTISIiJCImOyVRISIjNyQkIiNdISIiJCImI3lgISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIiIhISIiJCIiISEiIiQiIzUhIiItJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIldjYhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVYOyEiIjckJCIjSSEiIiQiJS5CISIiNyQkIiNTISIiJCImVUEkISIjNyQkIiNdISIiJCImUl4lISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIjApPk0zeTYlSCghIzokIjEzV25LTUxMTCEjOyQiMSp6b24hKjRYRikhIzstJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIlKzkhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVnPiEiIjckJCIjSSEiIiQiJS5CISIiNyQkIiNTISIiJCImVUEkISIjNyQkIiNdISIiJCImUl4lISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIiIhISIiJCIxTk0zKFtKJXkhKSEjOyQiMWBZKilRJnlnPikhIzstJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIlKzkhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVnPiEiIjckJCIjSSEiIiQiJVdGISIiNyQkIiNTISIiJCImOyVRISIjNyQkIiNdISIiJCImI3lgISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIiM1ISIiJCIiISEiIiQiIiEhIiItJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIlKzkhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVnPiEiIjckJCIjSSEiIiQiJVdGISIiNyQkIiNTISIiJCImOyVRISIjNyQkIiNdISIiJCImI3lgISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIjInXF8nZU0leWc+ISM8JCIxaWo5LmVAUiEpISM7JCIyJ1xfJ2VNJXlnPiEjPC0lJ0NVUlZFU0c2JDcoNyQkIiIhISIiJCIlKzUhIiI3JCQiIzUhIiIkIiUrOSEiIjckJCIjPyEiIiQiJWc+ISIiNyQkIiNJISIiJCIlV0YhIiI3JCQiI1MhIiIkIiY7JVEhIiM3JCQiI10hIiIkIiYjeWAhIiMtJSZDT0xPUkc2JiUkUkdCRyQiMTMkR1ZwPiFcJikhIzskIjFfTW1YJSllcWshIzskIjAleipcLi1cRCIhIzotJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIlKzkhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVnPiEiIjckJCIjSSEiIiQiJVdGISIiNyQkIiNTISIiJCImOyVRISIjNyQkIiNdISIiJCImI3lgISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIiIhISIiJCIiISEiIiQiIzUhIiItJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIlKzkhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVnPiEiIjckJCIjSSEiIiQiJVdGISIiNyQkIiNTISIiJCImOyVRISIjNyQkIiNdISIiJCImI3lgISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIjApPk0zeTYlSCghIzokIjEzV25LTUxMTCEjOyQiMSp6b24hKjRYRikhIzstJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIlKzkhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVnPiEiIjckJCIjSSEiIiQiJVdGISIiNyQkIiNTISIiJCImOyVRISIjNyQkIiNdISIiJCImI3lgISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIiIhISIiJCIxTk0zKFtKJXkhKSEjOyQiMWBZKilRJnlnPikhIzstJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIlKzkhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVnPiEiIjckJCIjSSEiIiQiJVdGISIiNyQkIiNTISIiJCImOyVRISIjNyQkIiNdISIiJCImI3lgISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIiM1ISIiJCIiISEiIiQiIiEhIiItJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCIlKzkhIiI3JCQiIz8hIiIkIiVnPiEiIjckJCIjSSEiIiQiJVdGISIiNyQkIiNTISIiJCImOyVRISIjNyQkIiNdISIiJCImI3lgISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIjInXF8nZU0leWc+ISM8JCIxaWo5LmVAUiEpISM7JCIyJ1xfJ2VNJXlnPiEjPC0lK0FYRVNMQUJFTFNHNidRITYiUSE2Ii0lJUZPTlRHNiUlKERFRkFVTFRHJShERUZBVUxURyIjNSUrSE9SSVpPTlRBTEclK0hPUklaT05UQUxHLSUlUk9PVEc2Jy0lKUJPVU5EU19YRzYjJCIkIVwhIiItJSlCT1VORFNfWUc2IyQiI10hIiItJS1CT1VORFNfV0lEVEhHNiMkIiVdcCEiIi0lLkJPVU5EU19IRUlHSFRHNiMkIiUrTiEiIi0lKUNISUxEUkVORzYi

Statistics:-Histogram(B[1..-1,6], binwidth = 40, range = 300 .. 600, frequencyscale=absolute);

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

LUklbXJvd0c2Iy9JK21vZHVsZW5hbWVHNiJJLFR5cGVzZXR0aW5nR0koX3N5c2xpYkdGJzYjLUkjbWlHRiQ2I1EhRic= Demographic Stochasticity C := Matrix(20,6): for k from 1 to 20 do # simulation runs (1 to 20) x := Vector[row](6): # vector to store data for this run x[1] := 100: # starts with 100 cranes for j from 1 to 5 do # year 1 to 5 br := RandomTools:-Generate(distribution(Normal(0.5,0.03))): # random birth rate dr := RandomTools:-Generate(distribution(Normal(0.1,0.08))): # random birth rate x[j+1] := (1+br-dr)*x[j] end do; C[k,1..-1] := x: end do: # generate Figure 2.14 plot([seq([j-1,x[j]],j=1..6)]);

NiUtJSdDVVJWRVNHNiQ3KDckJCIiISEiIiQiJSs1ISIiNyQkIiM1ISIiJCImM1YiISIjNyQkIiM/ISIiJCImSCQ9ISIjNyQkIiNJISIiJCImTl4jISIjNyQkIiNTISIiJCImdk4kISIjNyQkIiNdISIiJCImKTRYISIjLSUmQ09MT1JHNiYlJFJHQkckIiM1ISIiJCIiISEiIiQiIiEhIiItJStBWEVTTEFCRUxTRzYnUSE2IlEhNiItJSVGT05URzYlJShERUZBVUxURyUoREVGQVVMVEciIzUlK0hPUklaT05UQUxHJStIT1JJWk9OVEFMRy0lJVJPT1RHNictJSlCT1VORFNfWEc2IyQiJDUmISIiLSUpQk9VTkRTX1lHNiMkIiNdISIiLSUtQk9VTkRTX1dJRFRIRzYjJCIlSSkpISIiLSUuQk9VTkRTX0hFSUdIVEc2IyQiJSFcJCEiIi0lKUNISUxEUkVORzYi

# generate Figure 2.15 plot([seq([seq([j-1,C[k,j]],j=1..6)],k=1..20)]);

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

# Table 2.12 C[1..10,1..-1]; C[11..20,1..-1];

LUknTWF0cml4RzYkJSpwcm90ZWN0ZWRHSShfc3lzbGliRzYiNiMvSSQlaWRHRiciKVc1SSgq

LUknTWF0cml4RzYkJSpwcm90ZWN0ZWRHSShfc3lzbGliRzYiNiMvSSQlaWRHRiciKUchKjQqKg==

# generate Figure 2.16 for k from 1 to 6 do p[k] := Statistics:-BoxPlot(C[1..-1,k],offset=k-2,width=0.75): end do: plots[display]({seq(p[k],k=1..6)});

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

LUklbXJvd0c2Iy9JK21vZHVsZW5hbWVHNiJJLFR5cGVzZXR0aW5nR0koX3N5c2xpYkdGJzYjLUkjbWlHRiQ2I1EhRic= JSFH TTdSMApJNVJUQUJMRV9TQVZFLzg1NDIyMDY4WCwlKWFueXRoaW5nRzYiNiJbZ2whIiUhISEjZXAiKiIrIiQrIiIjWyIjQSIiKSIiI0YrIiIiIiIhRi1GJyIjXCIjRSIjOSIjNiIiJyIiJEYrRi1GJyIjWCIjPkYqIiImRixGLUYtRi1GJyIjXyIjSiIjPEYqIiIlRixGLEYsRidGLiIjQEYwRjJGK0YsRixGLUYnIiNhIiNDRipGK0YrRixGLEYtRiciI2QiI0giIzVGOkYzRitGK0YsRiciI1oiI0RGQEY2RitGLUYtRi1GJyIjY0YvRkBGM0YsRi1GLUYtRiciI1kiI0ciIzpGKkYzRixGLEYtNiI=TTdSMApJNVJUQUJMRV9TQVZFLzk5OTU2NTAwWCwlKWFueXRoaW5nRzYiNiJbZ2whIiUhISEjZ24iKyInIiQrIkYnRidGJ0YnRidGJ0YnRidGJyQiJSs5ISIiJCImXTwiISIjRihGKEYoRihGKEYoRihGKCQiJisnPkYtJCImXWsiRi1GLkYuRi5GLkYuRi5GLkYuJCImU3UjRi0kIiZJSSNGLUYyRjJGMkYyRjJGMkYyRjIkIiY7JVFGLSQiJlVBJEYtRjZGNkY2RjZGNkY2RjZGNiQiJiN5YEYtJCImUl4lRi1GOkY6RjpGPEY6RjpGOkY6RiY=TTdSMApJNVJUQUJMRV9TQVZFLzk5NzQ5OTkyWCwlKWFueXRoaW5nRzYiNiJbZ2whIiUhISEjZ24iKyInIiQrIkYnRidGJ0YnRidGJ0YnRidGJyQiJl08IiEiIyQiJSs5ISIiRitGK0YrRitGK0YrRitGKyQiJl1rIkYqJCImKyc+RipGMEYwRjBGMEYwRjBGMEYwJCImSUkjRipGMiQiJlN1I0YqRjRGNEY0RjRGNEY0RjQkIiZVQSRGKkY2JCImOyVRRipGOEY4RjhGOEY4RjhGOCQiJlJeJUYqRjokIiYjeWBGKkY8RjxGPEY8RjxGPEY8RiY=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