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J-GLOBAL ID：201802267633196635   整理番号：18A0280520

統合資源評価におけるデータ重みづけへのいくつかの洞察【Powered by NICT】

Some insights into data weighting in integrated stock assessments

著者 (2件)： Punt Andre E. (School of Aquatic and Fishery Sciences, University of Washington, Seattle, WA 98195-5020, USA) ,  Punt Andre E. (CSIRO Oceans and Atmosphere Flagship, Castray Esplanade, Hobart, Tasmania, Australia)
資料名： Fisheries Research  (Fisheries Research)
巻： 192  ページ： 52-65  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1938A  ISSN： 0165-7836  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 統合解析パラダイムに基づく漁業資源評価の結果は,モデルのパラメータの推定値を得るために最小化目的関数に含まれるデータタイプのそれぞれを重みづけするために,使用される因子の値に敏感である。これらの評価は,一般的に相対的な豊富度指標データ,体長組成情報と条件付age at lengthデータを含み,アルゴリズムはこれらのデータタイプのそれぞれの重み係数を選択するために開発されてきた。量年齢と体長組成データに開発した方法を拡張した重みづけ条件付age at lengthデータのための方法を紹介した。単一ゾーンおよび二ゾーン動作モデルに基づくシミュレーションを用いて,各データタイプを重みづけする方法の組合せとして構築されることを五調整法を比較することである。単一ゾーンの運用モデルはモデル誤仕様の非存在下に於ける管理関連量と正確なデータ量の不偏推定を提供するそれらの能力に関して調整法の評価を可能とするが,二ゾーンの運用モデルは調整法の性能に及ぼすモデル誤仕様の影響を検討することを可能にする。の評価結果はデータ重みに敏感であるが,モデル誤仕様である時のデータ重み付け法の選択は最も重大。全体的に見て,結果は,この手法からの効果的なサンプリングサンプルサイズの算術平均は他の方法より劣っていることを示し,条件付age at lengthデータのための効果的なサンプルサイズを計算するための新しい方法は,最も適切なようである。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレーション ,  パラメータ推定 ,  目的関数 ,  不偏推定 ,  水産資源 ,  アルゴリズム ,  データ型 ,  *重みづけ
準シソーラス用語： データ量 ,  調整法 ,  重み係数 ,  体長組成 ,  統合解析 ,  *資源評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 年齢 構造化資源評価法 ,  条件付きage at lengthデータ ,  データ重みづけ ,  長さ組成データ ,  株式合成 ,  シミュレーション ,  空間構造

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 統合 ,  資源評価 ,  重みづけ ,  洞察