×
汉娜·沃辛顿;雷切尔·麦克雷;鲁思·金;理查德·格里菲斯

通过多状态多周期中途停留模型从多采样捕获再捕获数据估计丰度。 （英语） Zbl 1437.62325号

附录申请。斯达。 2043-2064（2019）第4号第13条.
摘要：捕获-再捕获研究通常涉及在相对较短的时间内多次捕获数据。例如，对于许多研究物种，每年都会重复这一过程，从而获得跨越多个采样周期的捕获信息。为了考虑不同的时间尺度，传统上采用稳健的模型设计类，提供一个框架，在该框架中分析单个似然表达式中的所有可用捕获数据。然而，这些模型通常需要很强的约束，要么假设在一个采样周期内闭合（闭合稳健设计），要么以一个采样期内捕获的个体数量为条件（开放稳健设计）。对于实际数据集，这些假设可能不合适。我们开发了一个通用的建模结构，该结构不需要任何假设，通过显式建模个体在采样期内和采样期之间进入种群的运动，从而允许在单一一致的框架内估计丰度。新模型结构的灵活性通过包含具有计算挑战性的多状态数据的情况得到进一步证明，其中存在单个时变离散协变量信息。我们利用隐马尔可夫模型框架推导了新的多状态多周期中途停留模型的有效似然表达式。通过模拟研究和与大冠蝾螈保护物种相关的真实数据集，我们证明了使用我们的新建模方法在多周期和多状态分量方面的参数估计方面的显著改进，三角帆蚌.

引用于2文件

MSC公司：

2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型
62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
92D50型 动物行为

关键词：

隐马尔可夫模型;大冠蝾螈;多状态数据;个体时变离散协变量
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.沃辛顿}等人，Ann.Appl。Stat.13，No.4，2043--2064（2019；Zbl 1437.62325）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

参考文献：

[1] Besbeas，P.、Freeman，S.N.、Morgan，B.J.T.和Catchpole，E.A.（2002年）。将标记再捕获和普查数据结合起来，以估计动物丰度和人口统计参数。生物统计学58 540-547·Zbl 1210.62223号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.2002.00540.x
[2] Brownie，C.、Hines，J.E.、Nichols，J.D.、Pollock，K.H.和Hestbeck，J.B.（1993年）。包括非马尔科夫转换在内的多个地层的捕获-再捕获研究。生物统计学49 1173-1187·Zbl 0825.62753号 ·doi:10.2307/2532259
[3] Dupuis，J.A.和Schwarz，C.J.（2007）。多状态Jolly-Seber捕获-再捕获模型的贝叶斯方法。生物统计学63 1015-10221309·Zbl 1274.62199号 ·doi:10.1111/j.1541-0420.2007.00815.x
[4] Gimenez，O.、Rossi，V.、Choquet，R.、Dehais，C.、Doris，B.、Varella，H.、Vila，J.-P.和Pradel，R.（2007）。标记个人数据的状态空间建模。经济。模型。206 431-438.
[5] Griffiths，R.A.、Foster，J.、Wilkinson，J.W.和Sewell，D.（2015）。科学、统计和调查：爬虫学视角。J.应用。经济。52 1413-1417.
[6] Kendall，W.L.和Bjorkland，R.（2001）。使用开放稳健的设计模型从捕获再捕获数据中估计临时移民。生物统计学57 1113-1122·Zbl 1209.62360号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.2001.01113.x
[7] Kendall，W.L.、Pollock，K.H.和Brownie，C.（1995年）。稳健设计下基于似然法的人口统计学参数捕获-再捕获估计。生物统计学51 293-308·Zbl 0826.62096号 ·doi:10.2307/2533335
[8] Kendall，W.L.、Stapleton，S.、White，G.C.、Richardson，J.I.、Pearson，K.N.和Mason，P.（2018年）。一个多州开放稳健设计：来自标记数据的海龟种群动态、繁殖努力和物候。经济。单声道。89 e1329。
[9] King，R.（2012）。捕获-再捕获-恢复数据的贝叶斯状态空间建模综述。界面焦点2 190-204。
[10] King，R.（2014年）。统计生态学。每年。修订状态申请。1 401-426.
[11] King，R.和Langrock，R.（2016）。半马尔可夫Arnason-Schwarz模型。生物统计学72 619-628·Zbl 1419.62377号 ·doi:10.1111/biom.12446
[12] King，R.和McCrea，R.S.（2014）。部分观测捕获-再捕获-恢复模型的广义似然框架。统计方法。17 30-45. ·Zbl 1486.62285号 ·doi:10.1016/j.stamet.2013.07.004
[13] King，R.、Morgan，B.J.T.、Gimenez，O.和Brooks，S.P.（2009）。人口生态学的贝叶斯分析。佛罗里达州博卡拉顿CRC出版社。
[14] Langrock，R.和King，R.（2013）。连续协变量存在下标记-再捕获-再恢复模型的最大似然估计。附录申请。《美国联邦法律大全》第7卷第1709-1732页·兹比尔1454.62451 ·doi:10.1214/13-AOAS644
[15] Lewis，B.、Griffiths，R.A.和Wilkinson，J.W.（2017年）。在受到开发缓解的地点，大冠蝾螈（Triturus cristatus）的种群状况。爬虫学杂志27 133-142。
[16] McCrea，R.S.和Morgan，B.J.T.（2011）。使用分数测试选择多状态标记重捕获模型。生物识别67 234-241·Zbl 1217.62206号 ·doi:10.1111/j.1541-0420.2010.01421.x
[17] McCrea，R.S.、Morgan，B.J.T.、Gimenez，O.、Besbeas，P.、Lebreton，J.-D.和Bregnballe，T.（2010）。多方面综合人口建模。《农业杂志》。生物与环境。《美国联邦法律大全》第15卷第539-561页·Zbl 1306.62314号 ·doi:10.1007/s13253-010-0027-5
[18] Pledger，S.、Efford，M.、Pollock，K.H.、Collazo，J.A.和Lyons，J.E.（2009年）。基于到达后未知时间的出发概率的中途停留时间分析。环境与生态统计3（D.L.Thomson、E.G.Cooch和M.J.Conroy编辑）349-363。
[19] 波洛克，K.H.（1982年）。捕获-再捕获设计对不相等的捕获概率具有鲁棒性。《野生动物管理杂志》46 752-757。
[20] Royle，J.A.（2008）。Cormack-Jolly-Seber模型中的个体效应建模：状态空间公式。生物识别64 364-370 664·Zbl 1138.62089号 ·doi:10.1111/j.1541-0420.2007.00891.x
[21] Schofield，M.R.和Barker，R.J.（2008）。统一的捕获-再捕获框架。农业杂志。生物与环境。《美国联邦法律大全》第13卷第458-477页·Zbl 1306.62335号 ·doi:10.1198/108571108X383465
[22] Schwarz，C.J.和Arnason，A.N.（1996年）。开放人群捕获-再捕获实验分析的通用方法。生物统计学52 860-873·Zbl 0875.62540号 ·doi:10.2307/2533048
[23] Schwarz，C.J.和Stobo，W.T.（1997年）。使用稳健设计估算临时迁移。生物统计学53 178-194·Zbl 0881.62126号 ·doi:10.2307/2533106
[24] Worthington，H.、McCrea，R.、King，R.和Griffiths，R.（2019年）。补充“通过多状态多周期中途停留模型从多采样捕获-再捕获数据估算丰度”。DOI:10.1214/19-AOAS1264SUPPA，DOI:10.1 214/19-AOAS1264SUPPB，DOI:10.1214/19-AOAS1264 SUPPC·Zbl 1437.62325号
[25] Zucchini，W.、MacDonald，I.L.和Langrock，R.（2016）。时间序列的隐马尔可夫模型：使用R的导论，第二版，统计学和应用概率专著150。佛罗里达州博卡拉顿CRC出版社·Zbl 1362.62005年
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。