Phương pháp xác suất điều kiện cho việc phân tích dữ liệu khảo sát số lượng tại một lần tham quan trong bối cảnh có hiện tượng gia tăng số không và sai số phát hiện
Tóm tắt
Các phương pháp hiện tại để điều chỉnh sai số phát hiện yêu cầu nhiều lần ghé thăm cùng một địa điểm khảo sát. Nhiều tập dữ liệu lịch sử tồn tại, được thu thập chỉ với một lần ghé thăm, và các yếu tố về logistics/chi phí ngăn cản nhiều chương trình nghiên cứu hiện tại thu thập dữ liệu từ nhiều lượt ghé thăm. Trong bài báo này, chúng tôi khám phá những gì có thể thực hiện với dữ liệu số lượng từ một lần ghé thăm khi có sai số phát hiện. Chúng tôi chứng minh rằng khi có các biến phù hợp ảnh hưởng đến cả phát hiện và độ phong phú, xác suất điều kiện có thể được sử dụng để ước lượng các tham số hồi quy của mô hình hỗn hợp Poisson nhị thức – gia tăng số không (ZIP) và điều chỉnh cho sai số phát hiện. Chúng tôi sử dụng số lượng quan sát của Chim Ovenbird (
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Anderson EB, 1970, Asymptotic properties of conditional maximum likelihood estimators, Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 32, 283
BayneEM.2000.Effects of forest fragmentation on the demography of Ovenbirds (Seiurus aurocapillus) in the boreal forest.PhD Thesis University of Saskatchewan Saskatoon Canada.
Casella G, 2002, Statistical Inference
Downes CM, 2003, The Canadian Breeding Bird Survey, 1967–2000
Kalbfleish JD, 1973, Marginal and conditional likelihoods, Sankhya, 35, 311
Krebs CJ, 1985, Ecology: the Experimental Analysis of Distribution and Abundance
Lele SR, Dealing with detection error in site occupancy surveys: what can we do with a single survey?, Journal of Plant Ecology
MacKenzie DI, 2006, Occupancy Estimation and Modeling: Inferring Patterns and Dynamics of Species Occurrence
MacTavishP.1995.Saskatchewan digital landcover mapping project.Technical Report 4900‐15‐B‐95 Saskatchewan Research Council Saskatoon SK.
MorenoM.2011.Site occupancy models.PhD thesis University of Alberta Edmonton AB. p. 206.
R Development Core Team, 2011, R: A Language and Environment for Statistical Computing
Rosenberg KV, 2005, Bird Conservation and Implementation in the Americas: Proceedings of the Third International Partners in Flight Conference, 57
Royle JA, 2008, Hierarchical Modeling and Inference in Ecology: the Analysis of Data from Populations, Metapopulations and Communities
SólymosP MorenoM LeleSR.2011.‘detect’: Analyzing wildlife data with detection error. R package version 0.1‐0.http://cran.r‐project.org/package=detect[accessed 19 October 2011].