文献

J-GLOBAL ID：201902283591254749   整理番号：19A1601108

非情報的プライアを用いた地球の未発見鉱物多様性のベイズ推定【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Estimation of Earth’s Undiscovered Mineralogical Diversity Using Noninformative Priors

著者 (5件)： Hystad Grethe (Mathematics, Statistics, and Computer Science, Purdue University Northwest, Hammond, IN, USA) ,  Eleish Ahmed (Tetherless World Constellation, Department of Earth and Environmental Sciences, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY, USA) ,  Hazen Robert M. (Geophysical Laboratory, Carnegie Institution for Science, Washington, DC, USA) ,  Morrison Shaunna M. (Geophysical Laboratory, Carnegie Institution for Science, Washington, DC, USA) ,  Downs Robert T. (Department of Geosciences, University of Arizona, Tucson, AZ, USA)
資料名： Mathematical Geosciences  (Mathematical Geosciences)
巻： 51  号： 4  ページ： 401-417  発行年： 2019年 
JST資料番号： A1077A  ISSN： 1874-8961  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,地球の鉱物学的多様性の推定と地球のような惑星を提供するための統計的分布が探求されている。本論文では,地球の発見されていない鉱物学的多様性を推定するためにBayesアプローチを導入した。サンプルは,推定と推論が直接得られるようなMarkov連鎖モンテカルロシミュレーションを用いてモデルパラメータの事後分布から生成される。鉱物種の頻度分布は一般化逆Gauss-Poisson(GIGP)の多数のまれなイベントモデルに従うことが以前に示されている。モデルの適合性は良好であったが,このモデルを用いて得られた母集団サイズの推定値は,鉱物学者によって合理的に低いことが分かった。本論文では,いくつかのゼロ打切り,混合Poisson分布を適合させ,比較したところ,Poisson対数正規分布が最良の適合を与えることが分かった。次に,Bayes法により得られた集団サイズ推定値を経験的Bayes推定値と比較した。種の蓄積曲線を構築し,サンプリングサイズの関数として集団サイズを推定するために用いた。最後に,ランダムサンプルにおける種の相対的存在度,したがって発生確率を,Poisson対数正規分布を用いて,地球の地殻におけるすべての鉱物種に対して数値的に計算した。これらの計算を連結し,地球のような惑星の鉱物学的基準を与えたGIGPモデルを用いて以前の論文で得られた計算と比較した。Copyright 2019 International Association for Mathematical Geosciences Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 鉱物学 ,  無作為抽出 ,  対数正規分布 ,  *地球 ,  推定量 ,  惑星 ,  適応性 ,  Poisson分布 ,  地殻 ,  *鉱物 ,  *Bayes推定 ,  Markov連鎖
準シソーラス用語： 集団サイズ ,  事後分布 ,  モンテカルロシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bayes統計 ,  混合Poisson分布 ,  種の推定 ,  鉱物周波数分布 ,  鉱物生態学

分類 (2件)： 地下水流  (RC10060Q) ,  採収法  (UA10040R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地球 ,  発見 ,  鉱物 ,  多様性 ,  ベイズ推定