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约翰·哈雷（John M.Halley）。;威廉·库宁（William E.Kunin）。

灭绝风险和噪声模型家族。 （英语） Zbl 0964.92042号

西奥。大众。生物。 56，第3期，215-230（1999）.
小结：为了预测存在红色或相关环境变异性时的灭绝风险，波动参数可以用（1/f）噪声族表示，这是一系列在不同时间尺度上具有不同变化水平的随机模型。我们使用人口模型时间序列（长度T）的数据，比较了三种（1/f）模型（白噪声、粉红噪声和棕色噪声）的参数估计过程，并与自回归噪声模型（非（1/f噪声）进行了比较。然后，我们计算每个模型的预期方差增加和预期灭绝风险，并使用这些来探讨假设不正确的噪声模型的含义。
当对这些模型进行参数化时，有必要根据测量（“样本”）参数而不是基本（“总体”）参数进行参数化。这是因为这些模型是非平稳的：它们的参数在长时间的测量中不需要稳定，并且只有在测量过程定义的特定时间尺度的“窗口”上才能唯一定义。我们发现，根据用于参数化模型的时间序列的长度（T）和变异系数（CV），以及预测的未来时间长度，模型之间的灭绝预测可能会有很大差异。对于最简单的可能模型，即人口本身为1/f噪声过程的模型，可以根据观察到的时间序列的CV来预测灭绝风险。
基于显式公式和模拟，我们的预测表明：（a）对于相对于T的极短投影时间，棕色和粉红色噪声模型相对于等效白噪声模型通常是乐观的；（b） 对于大于或等于（T）的投影时间尺度，除非（CV）非常大，否则等效的棕色或粉红色噪声模型通常预测更大的灭绝风险；和（c）除了非常小的\（CV\）值外，对于远大于\（T）的时间尺度，棕色和粉红色模型呈现出比白噪声模型更乐观的画面。在大多数情况下，粉红色噪波介于白色和棕色模型之间。因此，虽然环境噪声变红可能会增加平稳过程的长期消光概率，但对于非平稳过程，如粉红色或棕色噪声，这通常不是真的。

引用于9文件

MSC公司：

92D40型 生态学
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

时间序列;灭绝预测
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.M.Halley}和\textit{W.E.Kunin}，Theor。大众。生物学56，第3期，215--230（1999；Zbl 0964.92042）
全文： 内政部

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