R·金。;布鲁克斯，S.P。 多层捕获-再捕获数据的贝叶斯模型判别。 （英语） Zbl 1036.62022号 生物特征 89，第4期，785-806（2002）. 小结：扩大J.A.杜普伊斯[同上，82、761–772（1995年；Zbl 0861.62072号)]，我们激发了一系列生物似然模型用于多侧面捕获再捕获，并展示了如何使用可逆跳马尔可夫链蒙特卡罗扩展Dupuis的原始Gibbs采样算法以获得后验模型概率。此模型选择程序以两种不同的方式改进了先前的分析。首先，贝叶斯模型平均提供了一种稳健的参数估计技术，该技术将模型不确定性恰当地纳入了结果区间。其次，通过对数百万个相互竞争的模型进行区分，我们能够识别数据中的精细结构，从而回答具有首要生物学重要性的问题。我们演示了可逆跳马尔可夫链蒙特卡罗方法如何为探索这种规模的模型空间提供唯一可行的方法。我们检查了Dupuis讨论的蜥蜴数据，发现大多数后部肿块位于之前未考虑这些数据的模型上。我们讨论了模型识别和模型平均，重点是通过贝叶斯模型比较程序获得的数据的科学理解。 引用于11文件 MSC公司： 2015年1月62日 贝叶斯推断 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法 关键词：阿纳森·施瓦兹;捕获再捕获;普通蜥蜴;迁移;模型平均;型号选择;可逆跳马尔可夫链蒙特卡罗 引文：Zbl 0861.62072号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.King}和\textit{S.P.Brooks}，《生物特征》89，第4期，785--806（2002；Zbl 1036.62022） 全文： 内政部