歴史と新たに採取した存在のみのデータのためのBayesセミパラメトリックGLMM:ロス海軟体動物の種の豊富さへの応用【Powered by NICT】

Carota C.; Nava C. R.; Ghiglione C.; Schiaparelli S.

文献

J-GLOBAL ID：201802255290089146 整理番号：18A0147912

歴史と新たに採取した存在のみのデータのためのBayesセミパラメトリックGLMM:ロス海軟体動物の種の豊富さへの応用【Powered by NICT】

A Bayesian semiparametric GLMM for historical and newly collected presence-only data: An application to species richness of Ross Sea Mollusca

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資料名：
巻： 28 号： 8 ページ： ROMBUNNO.2462 発行年： 2017年
JST資料番号： W1949A ISSN： 1180-4009 CODEN： ENVCEE 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)

膨大で比較的アクセスできない領域からの歴史的データセットは,今日生物多様性研究のための価値ある潜在的に特異な情報の源である。多くの研究分野,種の損失の予測に対する気候変化の範囲では,大きな努力が可能な限り完全なデータベースを作成するために歴史的データセットを統合する最近のデータとした。,そのようなデータベースにおける主に普及している,存在のみのデータに含まれる情報ロック解除は,データ収集プロセスの日和見主義的特性による潜行性観測誤差のために統計的モデリングへの挑戦を提示した。本論文では,歴史的及び新たに収集した存在のみデータの共同解析,すなわち,Dirichletプロセス変量効果を用いたBayesianセミパラメトリック一般化線形混合モデルのための適切な統計的方法を提案した。方法の可能性は,2004 1899およびそれ以上から,南大洋軟体動物分布記録の国際編集,SOMBASEのロス海断面を考慮して説明した。サンプリングバイアスと非検出誤差の存在にもかかわらず,提案したモデルは,データから潜在情報を引き出し,関心のあるパラメータの推定は良く構造化されたデータに基づく間接的関連研究で得られたものとコヒーレントだけでなく,さらなる研究のための興味深いアイデアを示唆する。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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確率論 , 研究開発

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