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J-GLOBAL ID:201702214813678144   整理番号:17A1446360

1日1回または1日1回よりも見られるユニークなのみ観測と種リストを用いた種の豊富さを推定するためのグッド-チューリング理論の適用【Powered by NICT】

Seen once or more than once: applying Good-Turing theory to estimate species richness using only unique observations and a species list
著者 (6件):
資料名:
巻:号: 10  ページ: 1221-1232  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2682A  ISSN: 2041-210X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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サンプリング制限のため,ほとんどすべての生物多様性調査が存在するが,検出されない種を,経験的種数は,種の豊かさを過小評価する。広範囲の種の豊富さの推定量はアンダーサンプリングバイアスを低減するために文献で提案されている。ノンパラメトリック推定量,種の豊度/入射分布の数学的形式についての仮定をしないに焦点を当てた。複製された発生率データ,種の存在/不在(または検出/非検出)のみが多重サンプリング単位の記録では,検出されなかった種の数のほとんどの既存のノンパラメトリック推定量はuniques(唯一のサンプリング単位で検出された種)と重複(正確には二試料採取単位で検出された種)の頻度数に基づいている。が,いくつかの調査法はuniquesと超重複(1つ以上のサンプリングユニットにおける観察された種)を記録している。Good-Turing方式周波数式を用いて,このようなデータのための複製数を推定し,正しい種多様性の推定,検出されない種を含むを可能にする方法を開発した。2重子を記録したいくつかの経験的データセットおよび模擬サンプリングデータの上で提案推定量を試験し,サンゴ礁魚類のではなく,既に使用できない調査,のみuniquesと超重複を記録したに適用した。法を拡張した豊度データと他の潜在的応用を考察した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
システム・制御理論一般 

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