安德烈亚·利特（Andrea R.Litt）。;罗伯特·J·斯特德尔。 通过聚集稀疏捕获-再捕获数据来改进丰度估计。 （英语） Zbl 1306.62308号 《农业杂志》。生物与环境。斯达。 15，第2期，228-247（2010）. 摘要：关于丰度的推断通常基于未经调整的观察个体数量，部分原因是需要大量数据来生成可靠的丰度估计值。在捕获再捕获数据稀少的情况下，通过汇集物种、位置和采样周期来聚合多个样本元素的数据，可以增加建模检测概率的可用信息，这是可靠估计丰度的必要步骤。聚合样本元素的过程涉及到平衡与聚合元素数量相关的权衡；虽然较大的聚合会增加可用于估计的信息量，但它们通常需要更复杂的模型。我们描述了一种用于聚合多个样本元素研究数据的启发式方法，使用模拟数据评估聚合的有效性，并使用来自现场研究的数据说明了该方法。聚合数据系统地提高了模型选择的可靠性，提高了丰度估计的准确性，同时仍然为每个原始样本单元提供丰度估计，这是维持研究的设计和抽样结构所必需的一个重要益处。在捕获再捕获采样的框架内，聚合数据改进了丰度估计，并提高了从稀疏数据进行后续推断的可靠性。其他表格和数据集可在在线补遗中找到。 引用于1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：丰度估算;数据聚合;标记重捕获;程序捕获;程序标记;总体参数 软件：作记号;程序标记 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.R.Litt}和\textit{R.J.Steidl}，J.Agric。生物与环境。Stat.15，No.2，228--247（2010；Zbl 1306.62308） 全文： 内政部 参考文献： [1] Alldredge，M.W.、Pollock，K.H.、Simons，T.R.和Shriner，S.A.（2007），“点计数数据的多物种分析：一个更节约的建模框架”，《应用生态学杂志》，44，281-290·doi:10.1111/j.1365-2664.2006.01271.x [2] Anderson，D.R.、Burnham，K.P.和White，G.C.（1994），“过度分散捕获-捕获数据中的AIC模型选择”，《生态学》，第75期，1780-1793页·doi:10.2307/1939637 [3] Bowden，D.C.、White，G.C.、Franklin，A.B.和Ganey，J.L.（2003），“利用相关采样单位估计值估算种群规模”，《野生动物管理杂志》，67，1–10·doi:10.2307/3803055 [4] Boyce，M.S.、MacKenzie，D.I.、Manly，B.F.J.、Haroldson，M.A.和Moody，D.（2001），“多个封闭种群丰度估计的负二项式模型”，《野生动物管理杂志》，65，498–509·数字对象标识代码：10.2307/3803103 [5] Buckland，S.T.、Anderson，D.R.、Burnham，K.P.和Laake，J.L.（1993），《距离采样：估算生物种群丰度》，纽约：查普曼；霍尔·兹比尔1136.62085 [6] Burnham，K.P.和Anderson，D.R.（2002），《模型选择和多模型推理：实用信息理论方法》（第二版），纽约：Springer出版社·Zbl 1005.62007号 [7] Clark，J.S.（2005），“为什么环境科学家成为贝叶斯主义者”，《生态学快报》，第8、2–14页·文件编号：10.1111/j.1461-0248.2004.00702.x [8] J.S.Clark和A.E.Gelfand（编辑）（2006年），《环境科学的层次建模》，牛津：牛津大学出版社。 [9] Clark，J.S.和LaDeau，S.（2006），“用层次贝叶斯综合生态实验和观测数据”，《环境科学的层次建模》，J.S.Clark和A.E.Gelfand编辑，牛津：牛津大学出版社，第41-58页。 [10] Congdon，P.（2003），应用贝叶斯建模，西萨塞克斯郡：威利·Zbl 1023.62026号 [11] Conn，P.B.、Arthur，A.D.、Bailey，L.L.和Singleton，G.R.（2006年），“估算已知大小老鼠种群的丰度：新方法的承诺和缺陷”，《生态学应用》，第16829–837页·doi:10.1890/1051-0761（2006）016[0829:ETAOMP]2.0.CO；2 [12] Hammond，E.L.和Anthony，R.G.（2006年），“选定小型哺乳动物物种种群参数的标记-捕获估计”，《哺乳动物学杂志》，87，618-627·doi:10.1644/05-MAMM-A-369R1.1 [13] Hargrove，J.W.和Borland，C.H.（1994年），“从标记-捕获数据估算的集合人口参数”，生物计量学，50，1129–1141·Zbl 0825.62793号 ·doi:10.2307/2533449 [14] Kéry，M.和Royle，J.A.（2008），“空间复制调查中物种丰富度和占有率的层次Bayes估计”，《应用生态学杂志》，45，589-598·doi:10.1111/j.1365-2664.2007.01441.x [15] Litt，A.R.（2007），“实验火和外来草入侵对小型哺乳动物和昆虫的影响”，亚利桑那大学自然资源学院未发表的博士论文。 [16] Lynam，A.J.、Rabinowitz，A.、Myint，T.、Maung，M.、Latt，K.T.和Po，A.H.T.（2009年），“用稀疏数据估算丰度：缅甸北部的老虎”，人口生态学，51，115–121·doi:10.1007/s10144-008-0093-5 [17] MacKenzie，D.I.和Kendall，W.L.（2002），“如何将检测概率纳入相对丰度估算？”生态学，83，2327–2393。 [18] MacKenzie，D.I.、Nichols，J.D.、Sutton，N.、Kawanishi，K.和Bailey，L.L.（2005），“改进检测不准确的稀有物种种群研究中的推断”，生态学，86，1101–1113·doi:10.1890/04-1060 [19] McCarthy，M.A.（2007），贝叶斯生态学方法，剑桥：剑桥大学出版社·Zbl 1183.62194号 [20] McKelvey，K.S.和Pearson，D.E.（2001），“稀疏数据下的人口估计：估计器与指数的作用”，加拿大动物学杂志，791754-1765·doi:10.1139/z01-139 [21] Nichols，J.D.（1986），“关于种间比较中枚举估计器的使用，以及对“可捕获性”估计器所作的评论”，《哺乳动物学杂志》，67，590-593·doi:10.2307/1381295 [22] –（1992），“捕获-捕获模型：使用标记动物研究种群动态”，《生物科学》，42，94–102·doi:10.2307/1311650 [23] Otis，D.L.、Burnham，K.P.、White，G.C.和Anderson，D.R.（1978），“封闭动物种群捕获数据的统计推断”，《野生动物专著》，62，1-135·Zbl 0424.62077号 [24] Rosenberg，D.K.、Overton，W.S.和Anthony，R.G.（1995），“捕获概率低且不均匀时动物丰度的估算”，《野生动物管理杂志》，59，252-261·doi:10.2307/3808938 [25] Rosenberg，D.K.、Swindle，K.A.和Anthony，R.G.（2003），“猎物丰度对西俄勒冈州北部斑点猫头鹰繁殖成功的影响”，《加拿大动物学杂志》，第81期，第1715-1725页·doi:10.1139/z03-167 [26] Schwarz，C.J.和Seber，G.A.F.（1999），“估计动物丰度：综述III”，《统计科学》，14227-456·doi:10.1214/ss/1009212521 [27] Seber，G.A.F.（1982），《动物丰度和相关参数的估算》，纽约：麦克米伦出版社·Zbl 0272.92017号 [28] –（1986），“动物丰度估算综述”，《生物计量学》，第42、267–292页·doi:10.2307/2531049 [29] –（1992），“动物丰度评估综述II”，《国际统计评论》，60129-166·Zbl 0757.62056号 ·doi:10.2307/1403646 [30] Skalski，J.R.、Robson，D.S.和Simmons，M.A.（1983年），“使用单一标记捕获方法的比较人口普查程序”，生态学，64，752-760·doi:10.2307/1937198 [31] White，G.C.（2005年），“利用检测概率修正野生动物数量”，《野生动物研究》，第32期，第211–216页·doi:10.1071/WR03123 [32] White，G.C.和Burnham，K.P.（1999），“程序标记：标记动物种群的生存估计”，鸟类研究，46（增刊），120-138·doi:10.1080/00063659909477239 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。