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布雷特·麦克林托克。

使用多重插补将遥测误差纳入动物运动的隐马尔可夫模型。 （英语） Zbl 1388.62344号

《农业杂志》。生物与环境。斯达。 22，第3期，249-269（2017）.
摘要：当以固定的时间间隔无误地观测数据流时，离散时间隐马尔可夫模型（HMM）在分析动物位置和辅助生物遥测数据方面变得非常流行。然而，在遥测研究中，尤其是在海洋系统中，测量误差和时间不规则数据往往是普遍存在的。虽然在HMM中，丢失完全随机的相对少量缺失数据通常不会造成问题，但时间不规则性可能导致与HMM所需的常规时间步长一致的观测值很少（如果有）。拟合HMM，明确说明归因于位置测量误差、时间不规则观测或其他形式的缺失数据的不确定性，通常需要计算要求很高的技术，如马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）。使用模拟和真实世界的胡须密封(髯海豹)例如，我研究了一种实用的替代方法来合并测量误差基于从单状态连续时间运动模型中提取的位置过程的多重插补，对HMM进行时间不规则观测。这种两阶段方法相对简单，使用有效的最大似然方法与现有软件一起执行，并且完全可并行化。我通常发现该方法在广泛的模拟测量误差和不规则采样率中表现良好，几乎在所有模拟场景中都能可靠地恢复潜在状态和位置。然而，高测量误差加上低采样率，往往会导致由插补位置过程导出的数据流的估计概率分布和空间协变量对状态转移概率的估计影响出现偏差。对有胡子海豹数据进行两阶段分析的结果与计算量更大的单阶段MCMC分析类似，但两阶段分析所需的计算时间少得多，并且没有定制的模型填充算法。因此，我发现两阶段多重计算方法在易于实现、计算时间和性能方面很有前途。提供了使用R包“momentuHMM”实现该方法的代码。

引用于4文件

MSC公司：

62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
62D05型 抽样理论、抽样调查
92D50型 动物行为

关键词：

阿尔戈斯卫星遥测;有胡须的密封;生物遥测;爬行;动量HMM;移动HMM;多状态模型

软件：

谷胱甘肽转移酶;移动HMM;爬行;动量HMM;科特泽布0912;Gstat公司;R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.T.McClintock}，J.Agric（农业杂志）。生物与环境。Stat.22，No.3，249--269（2017；Zbl 1388.62344）
全文： 内政部

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