索帕诺·戈什;阿兰·盖尔芬德（Alan E.Gelfand）。;詹姆斯·S·克拉克。 使用积分投影模型从点模式数据推断人口规模。 （英语） Zbl 1302.62255号 《农业杂志》。生物与环境。斯达。 第4期第17页，第641-677页（2012年）. 概述：与性状进化有关的种群动力学通常使用矩阵投影模型（MPM）进行研究。最近，为了处理连续性状，人们提出了积分投影模型（IPM）。模仿MPM的路径，IPM首先用拟合阶段处理，然后用投影阶段处理。到目前为止，这些模型的拟合只使用了单个级别的转换数据。这些数据用于估计构成IPM规范核心的人口统计功能（生存、生长、繁殖力）。然后，从初始特征分布迭代估计核，以预测该核下的稳态种群行为。当随着时间的推移观察到特征分布时，这种方法不会将预测的分布与这些观察到的时间基准对齐。{}这里的贡献是解决这个问题，重点关注大小分布。我们担心的是，上述方法在规模上引入了固有的不匹配。IPM中的再分配内核提出了种群级再分配的机制描述。同一功能形式的内核适合于单个级别的数据，将为单个级别的过程提供一个机械模型。由此产生的参数估计值和相关的估计核处于错误的尺度，不允许进行群体级解释。{}我们的方法将给定时间的观测尺寸分布视为有界区间上的点模式。我们建立了一个三阶段层次模型来推断用于解释观测点模式的动态强度。该模型由潜在的确定性IPM驱动，我们通过使运行的IPM围绕该确定性规范变化来引入不确定性。考虑到运行IPM，在实现点模式时会出现进一步的不确定性。这种建模适合于贝叶斯框架，可以对模型的所有特征进行全面推断。这种动态建模通过拟合随时间变化的观测数据进行优化，更适合于投影。{}精确的贝叶斯模型拟合在计算上非常具有挑战性；我们提供近似策略以便于计算。我们用模拟数据示例以及北卡罗来纳州杜克森林的一组年度树木生长数据进行说明。另一个例子显示了我们的方法在投影方面的优势，与前面的个体水平拟合相比。 引用于4评论引用于三文件 MSC公司： 62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用 关键词：密度依赖性;傅里叶变换;层次模型;积分差分方程;拉普拉斯近似;非齐次泊松过程;光谱域 软件：spBayes公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Ghosh}等人，J.Agric。生物与环境。Stat.17，No.4，641--677（2012；Zbl 1302.62255） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] Adler，P.B.、Ellner，S.P.和Levine，J.M.（2010），“多年生植物的共存：生态位的尴尬”，《生态学快报》，第13期，第1019–1029页。 [2] Banerjee，S.、Carlin，B.P.和Gelfand，A.E.（2004），空间数据的层次建模和分析，博卡拉顿：查普曼；霍尔/CRC出版社·Zbl 1053.62105号 [3] Banks，H.T.、Kareiva，P.M.和Murphy，K.A.（1987），“相互作用和再分配模型的参数估计技术：捕食者-猎物的例子”，Oecologia，74356–362·doi:10.1007/BF00378930 [4] Banks，H.T.、Botsford，L.W.、Kappell，F.和Wang，C.（1991年），“规模结构队列数据中的生长和存活估计——对条纹鲈幼虫的应用”，《数学生物学杂志》，第30、125–150页·Zbl 0735.92016号 ·doi:10.1007/BF00160331 [5] Caswell，H.（2001），《矩阵人口模型：构建、分析和解释》（第二版），桑德兰：西诺尔出版社。 [6] –（2008），“非线性矩阵人口模型的扰动分析”，人口研究，18，59–116·doi:10.4054/DemRes.2008.18.3 [7] Chakraborty，A.、Gelfand，A.E.、Wilson，A.M.、Latimer，A.M.和Silander，J.A.（2011），“大区域上退化存在的仅限数据的点模式建模”，《皇家统计学会杂志》，C辑，60（5），757–776·doi:10.1111/j.1467-9876.2011.00769.x [8] Clark，J.S.、Bell，D.M.、Hersh，M.H.和Nichols，L.（2011年a），“森林生物多样性的气候变化脆弱性：气候和资源对人口增长率的跟踪”，《全球变化生物学》，第17期，1834年至1849年·数字对象标识代码：10.1111/j.1365-2486.2010.02380.x [9] Clark，J.S.、Bell，D.M.、Hersh，M.H.、Kwit，M.、Moran，E.、Salk，C.、Stine，A.、Valle，D.和Zhu，K.（2011年b），“个体尺度变化，物种尺度差异：理解多样性所需的推断。”《生态学快报》，第14期，1273–1287页·文件编号：10.1111/j.1461-0248.2011.01685.x [10] Clark，J.S.、Bell，D.M.、Dietze，M.、Hersh，M.、Ibáñez，I.、LaDeau，S.、McMahon，S.、Metcalf，J.、Moran，E.、Pangle，L.和Wolosin，M.（2010a），“植物种群人口学模型”，载于《牛津应用贝叶斯分析手册》，T.O’Hagan和M.West编辑，伦敦：牛津大学出版社，第431–481页。 [11] Clark，J.S.、Bell，D.、Chu，C.、Courbaud，B.、Dietze，M.、Hersh，M.，HilleRisLambers，J.、Ibáñez，I.、LaDeau，S.、McMahon，S..、Metcalf，J.，Mohan，J、Moran，E.、Pangle，L.、Pearson，S.，Salk，C.、Shen，Z.、Valle，D.和Wyckoff，P.（2010b），“基于个体变异的高维共存：证据综合，“生态专著，80569-608·doi:10.1890/09-1541.1 [12] Dahlgren，J.P.、Garcia，M.B.和Ehrlén，J（2011），“人口统计模型中生命率和状态变量之间的非线性关系”，生态学。doi:10.1890/10-1184.1。 [13] Dalgleish，H.J.、Koons，D.N.、Hooten，M.B.、Moffet，C.A.和Adler，P.B.（2011年），“气候影响三种主要Sagebrush草原植物的人口统计”，生态学，92，75–85·doi:10.1890/10-0780.1 [14] Davis，P.J.和Rabinowitz，P.（1984），《数值积分方法》（第二版），纽约：学术出版社·Zbl 0537.65020号 [15] Dennis，B.、Desharnais，R.A.、Cushing，J.M.和Costantino，R.F.（1997），“种群动力学的转变：从平衡到周期周期到非周期周期”，《动物生态学杂志》，66，704–729·doi:10.2307/5923 [16] Dennis，B.、Desharnais，R.A.、Cushing，J.M.和Costantino，R.F.（1995），“非线性人口动力学：数学模型、统计方法和生物实验”，《生态学专著》，65，261-281·doi:10.2307/2937060 [17] Diggle，P.J.（2003），《空间点模式的统计分析》（第二版），伦敦：阿诺德出版社·Zbl 1021.62076号 [18] Easterling，M.R.、Ellner，S.P.和Dixon，P.M.（2000），“特定大小敏感性：应用新的结构化人口模型”，生态学，81，694-708·doi:10.1890/0012-9658（2000）081[0694:SSSAAN]2.0.CO；2 [19] Ellner，S.P.和Rees，M.（2006），“复杂人口统计物种的整体投影模型”，《美国自然主义者》，167410-428·数字对象标识代码：10.1086/499438 [20] –（2007），“积分投影模型中的随机稳定人口增长：理论和应用”，《数学生物学杂志》，54，227–256·Zbl 1116.92050号 ·doi:10.1007/s00285-006-0044-8 [21] Harding，M.C.和Hausman，J.（2007），“使用拉普拉斯近似通过非线性最小二乘估计随机系数Logit模型”，《国际经济评论》，48，1311-1328·doi:10.1111/j.1468-2354.2007.00463.x [22] Hooten，M.B.、Wikle，C.K.、Dorazio，R.M.和Royle，J.A.（2007），“表征入侵特征的分层时空矩阵模型”，《生物计量学》，63，558–567·Zbl 1134.62082号 ·doi:10.1111/j.1541-0420.2006.00725.x [23] Keyfitz，N.和Caswell，H.（2005），《应用数学人口学》（第三版），纽约：施普林格出版社·Zbl 1104.91063号 [24] Kot，M.、Lewis，M.和van den Driessche，P.（1996年），“扩散数据和入侵生物的扩散”，《生态学》，第77期，2027-2042页·doi:10.2307/2265698 [25] Rees，M.和Ellner，S.P.（2009），“时间变化环境中人口的整体投影模型”，《生态学专著》，79，575–594·doi:10.1890/08-1474.1 [26] Ricker，W.E.（1954年），“储备和招募”，《加拿大渔业研究委员会期刊》，第11559–623页·doi:10.1139/f54-039 [27] Tierney，L.、Kass，R.E.和Kadane，J.B.（1989年a），“非正函数期望和方差的完全指数拉普拉斯近似”，美国统计协会杂志，84，710-716·Zbl 0682.62012号 ·doi:10.1080/01621459.1989.10478824 [28] –（1989年b），“非线性函数的近似边缘密度”，《生物统计学》，第76、425–433页·兹比尔0676.62016 ·doi:10.1093/biomet/76.3.425 [29] Tuljapurkar，S.（1990），《可变环境中的人口动态》，伦敦：斯普林格出版社·Zbl 2014年4月7日 [30] Tuljapurkar，S.和Caswell，H.（eds.）（1997），《海洋、陆地和淡水系统中的结构种群模型》，纽约：查普曼；霍尔。 [31] Wakefield，J.（2009），“多级建模、生态谬误和混合研究设计”，《国际流行病学杂志》，38，330-336·doi:10.1093/ije/dyp179 [32] Wikle，C.K.（2002），“非高斯时空过程的基于核的谱模型”，《统计建模：国际期刊》，第2299–314页·Zbl 1195.62147号 ·doi:10.1191/1471082x02st036oa [33] Wikle，C.K.和Hooten，M.B.（2010），“非线性时空动力学模型的基于普通科学的框架”，测试，第19、417–451页·Zbl 1203.37141号 ·doi:10.1007/s11749-010-0209-z [34] Xu，K.、Wikle，C.K.和Fox，N.（2005），“基于核的现代雷达降水时空动力学模型”，美国统计协会杂志，1001133-1144·Zbl 1117.62448号 ·doi:10.1198/01621450000000682 [35] Zhang，H.（2004），“基于模型的地质统计学中的不一致估计和渐近相等插值”，美国统计协会杂志，99，250–261·Zbl 1089.62538号 ·doi:10.1198/016214500000241 [36] Zuitema，P.A.、Jongejans，E.、Chien，P.D.、During，H.J.和Schiveing，F.（2010），“树木的整体投影模型：一种新的参数化方法和模型输出的验证”，《生态学杂志》，98，345–355·doi:10.1111/j.1365-2745.2009.01626.x 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。