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分析运动模型对变步长离散化的鲁棒性的框架。 (英语) Zbl 1360.92012年

摘要:在对动物运动路径进行采样时,尝试进行位置测量的频率是数据分析的一个关键特征。根据数据的时间分辨率,从原始数据中导出的重要量(例如行程距离或曲折度)可能会有很大差异。同样,当运动模型拟合数据时,参数估计值已被证明随采样率变化。因此,从这类分析中得出的生物学声明只能与基础数据的分辨率有关,限制了结果的推断和研究之间的比较。为了解决这个问题,我们研究了是否存在能够抵抗时间分辨率变化的模型。首先,我们提出了一个数学上严格的框架,在该框架中,我们将稳健性正式定义为模型属性。然后,我们使用该框架对一系列基本随机行走模型进行彻底评估,其中我们还展示了鲁棒性与其他概率概念的关系。While期间我们发现鲁棒性是少数模型所满足的一个强条件,我们提出了一种新的方法来扩展模型,使其具有鲁棒性。我们的框架为运动路径的采样率是否以及如何影响统计推断的问题提供了一种新的系统的、数学上建立的方法。

MSC公司:

92B15号机组 一般生物统计学
60J20型 马尔可夫链和离散时间马尔可夫过程在一般状态空间(社会流动、学习理论、工业过程等)上的应用
62-07 数据分析(统计)(MSC2010)
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
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全文: 内政部

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