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J-GLOBAL ID：201902269784165835   整理番号：19A1077949

状態スイッチング連続時間相関酔歩【JST・京大機械翻訳】

State-switching continuous-time correlated random walks

著者 (2件)： Michelot Theo (School of Mathematics and Statistics, University of Sheffield, Sheffield, UK) ,  Blackwell Paul G. (School of Mathematics and Statistics, University of Sheffield, Sheffield, UK)
資料名： Methods in Ecology and Evolution  (Methods in Ecology and Evolution)
巻： 10  号： 5  ページ： 637-649  発行年： 2019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： 時間スケールにわたる動物運動の特徴を捉えるために,連続時間モデルを開発した。特に,一つのポピュラーなモデルは,連続時間相関ランダムウォークであり,そこでは,動物の速度をOrnstein-Uhlenbeckプロセスとして定式化し,その運動の速度と方向の自己相関を捉える。遠隔測定解析において,離散時間状態スイッチングモデル(隠れMarkovモデルのような)は,動物追跡データから行動相を同定するためにますます一般的になっている。連続時間相関ランダムウォークの多状態定式化を提案した。これは,動物の行動状態過程に対する代理として使用される基礎となるMarkov過程を伴う。この多状態連続時間モデルに対するBayes推論を行うためのMarkov連鎖モンテカルロアルゴリズムを示した。状態遷移速度と状態依存運動パラメータの隠れ状態シーケンスの後部サンプルを得ることができた。シミュレーション研究におけるこの方法の性能を研究し,灰色シール(Halichoerus grypus)追跡データの事例研究におけるその使用を例証した。この方法は,連続時間相関ランダムウォークの状態空間モデル定式化を利用し,不規則サンプリング周波数と測定誤差に適応できる。それは,運動特性を推定するための連続時間モデルの使用を容易にし,動物遠隔測定データから行動状態を推論する。Copyright 2019 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測定誤差 ,  定式化 ,  モンテカルロ法 ,  Bayes推定 ,  *連続時間系 ,  遠隔測定 ,  *スイッチング ,  隠れMarkovモデル ,  事例研究 ,  *酔歩 ,  動物 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  モデル
準シソーラス用語： *時間相関 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 動物の運動 ,  連続時間 ,  多状態モデル ,  Ornstein-Uhlenbeckプロセス ,  酔歩 ,  状態空間モデル

分類 (2件)： 個体群生態学  (EE03030S) ,  進化論一般  (EC03010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： スイッチング ,  時間相関 ,  酔歩