×

生态学中高维计数和生物量数据的回归建模的有限混合。 (英语) Zbl 1303.62066号

摘要:了解物种分布如何随环境梯度而变化是生态学中的一个关键问题,并将受益于多物种方法。多特异性数据通常是高维的,因为取样物种的数量相对于地点的数量通常很大,并且通常被量化为存在-缺失、个体数量或每个物种的生物量。在本文中,我们提出了一种新的方法来分析多物种数据,目的是了解每个物种对其环境的响应。我们使用有限混合的回归模型,根据物种的环境反应将其分为“原型”,从而显著降低了回归模型的维数。以前的研究引入了这种物种原型模型(SAM),但仅用于二进制集合数据。在这里,我们用三个关键创新扩展了这个基本框架:(1)扩展了该方法以处理计数和生物量数据,(2)我们建议仅对斜率系数进行分组,而截距项和妨害参数保持物种特定性,(3)我们开发了SAM的模型诊断工具。通过仅对环境响应进行分组,该模型考虑了总体流行率和丰度方面的种间差异。我们扩展的SAM框架数据的应用通过海洋调查数据和模拟进行了说明。

MSC公司:

62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
92D40型 生态学
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Aitkin,M.和Aitkin.,I.(1996),“混合分布中最大似然的混合EM/Gauss-Newton算法”,《统计与计算》,6,127-130·doi:10.1007/BF00162523
[2] Anderson,M.J.,Crist,T.O.,Chase,J.M.,Vellend,M.,Inouye,B.D.,Freestone,A.L.,Sanders,N.J.,Cornell,H.V.,Comita,L.S.,Davies,K.F.,Harrison,S.P.,Kraft,N.J.B.,Stegen,J.C.,and Swenson,N.G.(2011),“探索{(β)}多样性的多重含义:实践生态学家的路线图”,《生态学快报》, 14, 19–28. ·文件编号:10.1111/j.1461-0248.2010.01552.x
[3] Bax,N.和Williams,A.(2000),“东南渔业生态系统中的栖息地和渔业生产”,提交给渔业研究与发展公司的最终报告,项目编号94/040。
[4] Dempster,A.P.、Laird,N.M.和Rubin,D.B.(1977),“通过EM算法从不完整数据中获得最大可能性”,《皇家统计学会杂志》。B系列(方法学),39,1–38·Zbl 0364.62022号
[5] Dunn,J.R.和Ridgway,K.R.(2002),《复杂地形区域海洋特性制图》,深海研究。第1部分。海洋学研究论文,49,591–604·doi:10.1016/S0967-0637(01)00069-3
[6] Dunn,P.和Smyth,G.(2005),“Tweedie指数色散模型密度的系列评估”,《统计与计算》,第15、267–280页·doi:10.1007/s11222-005-4070-y
[7] Dunn,P.K.和Smyth,G.K.(1996),“随机分位数残差”,《计算与图形统计杂志》,第5236–244页。
[8] Dunstan,P.、Foster,S.和Darnell,R.(2011),“基于模型的跨环境梯度物种分组”,生态建模,222955–963·doi:10.1016/j.ecolmodel.2010.11.030
[9] Foster,S.和Bravington,M.(2013),“生态非负连续数据分析的泊松-伽马模型”,《环境与生态统计杂志》,出版。
[10] 澳大利亚地球科学(2009),“GA澳大利亚测深和地形网格,ANZLIC元数据ANZCW070301316”,澳大利亚政府地球科学技术代表。
[11] Gleason,H.A.(1926),“植物协会的个体概念”,《托里植物俱乐部公报》,第53、7–26页·doi:10.2307/2479933
[12] Hilbe,J.M.(2007),负二项回归,剑桥:剑桥大学出版社·兹比尔1131.62068
[13] Hui,F.K.C.、Warton,D.J.、Foster,S.和Dunstan,P.(2013),“混合或不混合:混合模型与单独SDM的预测性能比较”,生态学出版社。
[14] Ives,A.R.和Helmus,M.R.(2011),“群落结构系统发育分析的广义线性混合模型”,生态学专著,81511-525·数字对象标识代码:10.1890/10-1264.1
[15] Jörgenson,B.(1997),《分散模型理论》,伦敦:查普曼和霍尔出版社。
[16] Keribin,C.(2000),“混合模型阶数的一致估计”,Sankhya。《印度统计杂志》,62,49-66·Zbl 1081.62516号
[17] Khalili,A.和Chen,J.(2007),“回归模型有限混合中的变量选择”,美国统计协会杂志,1021025-1038·Zbl 1469.62306号 ·doi:10.1198/0162145000000590
[18] 李,J.,班,J.和圣地亚哥,L.(2011),“物种集合同质性的非参数检验:数据深度方法”,生物计量学,671481-1488·Zbl 1274.62813号 ·文件编号:10.1111/j.1541-0420.2011.01573.x
[19] McCullagh,P.和Nelder,J.A.(1989),广义线性模型(第二版),伦敦:查普曼;霍尔·Zbl 0744.62098号
[20] McLachlan,G.和Peel,D.(2000),有限混合模型,纽约:Wiley·Zbl 0963.62061号
[21] Nash,S.G.和Sofer,A.(1996),线性和非线性规划(第1版),《工业工程和管理科学麦格劳-希尔系列》,纽约:麦格劳公司。
[22] Novotny,V.,Miller,S.,Hulcr,J.,Drew,R.,Basset,Y.,Janda,M.,Setliff,G.,Darrow,K.,Stewart,A.,Auga,J.、Isua,B.、Molem,K.、Manumbor,M.、Tamtiai,E.、Mogia,M.和Weiblen,G.(2007),《自然》,448,692–695·doi:10.1038/nature06021
[23] Oehlert,G.(1992),“关于Delta方法的注释”,《美国统计学家》,46,27-29。
[24] Ovaskainen,O.、Hottola,J.和Siitonen,J.(2010),“通过多元Logistic回归建立物种共现模型,生成真菌相互作用的新假设”,生态学,91,2514–2521·数字对象标识代码:10.1890/10-0173.1
[25] O.Ovaskainen和J.Soininen(2011),“从稀疏数据中获取更多:物种群落的层次建模”,生态学,92289-295·doi:10.1890/10-1251.1
[26] Peel,D.、Bravington,M.V.、Kelly,N.、Wood,S.N.和Knuckey,I.(2013),“基于模型的渔业独立调查设计方法”,《农业、生物和环境统计杂志》,18,1-21·Zbl 1302.62274号 ·doi:10.1007/s13253-012-0114-x
[27] Ricklefs,R.E.(2008),“生态社区的解体”,《美国自然主义者》,172741-750·doi:10.1086/593002
[28] Ridgway,K.R.、Dunn,J.R.和Wilkin,J.L.(2002),“用四维加权最小二乘法进行海洋插值——在澳大利亚周围水域的应用”,《大气与海洋技术杂志》,第19期,第1357–1375页·doi:10.1175/1520-0426(2002)019<1357:OIBFDW>2.0.CO;2
[29] Ross,L.、Woodin,S.、Hester,A.、Thompson,D.和Birks,H.(2012),“山地植被的生物均质化:50多年来多空间尺度的模式和驱动因素”,《植被科学杂志》。
[30] Taylor,L.(1961),“加总、方差和平均值”,《自然》,189732-735·数字对象标识代码:10.1038/189732a0
[31] Thibault,K.、Supp,S.、Giffin,M.、White,E.和Ernest,S.(2011),“哺乳动物群落的物种组成和丰度”,生态学,92,2316·doi:10.1890/11-0262.1
[32] Venables,W.N.和Ripley,B.D.(1999),《现代应用统计学与S》(第四版),纽约:施普林格出版社·Zbl 0927.62002号
[33] Warton,D.I.(2011),“使用广义估计方程分析高维数据的正则三明治估计”,《生物计量学》,67,116-123·Zbl 1216.62186号 ·doi:10.1111/j.1541-0420.2010.01438.x
[34] Warton,D.I.、Wright,S.T.和Wang,Y.(2012),“基于距离的多变量分析Confound Location and Dispersion Effects”,生态学与进化方法,3,89-101·doi:10.1111/j.2041-210X.2011.00127.x
[35] Wedel,M.和DeSarbo,W.(1995),“广义线性模型的混合似然方法”,《分类杂志》,12,21–55·Zbl 0825.62611号 ·doi:10.1007/BF01202266
[36] Weisberg,S.(2005),《应用线性回归》(第三版),霍博肯:威利出版社·Zbl 1068.62077号
[37] Yee,T.W.(2010),“分类数据分析的VGAM包”,《统计软件杂志》,32,1–34。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配,并且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。