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J-GLOBAL ID：202102218999211115   整理番号：21A1004503

混合回帰モデルを用いた母集団内の生活史戦術の変化の評価:進化生態学者のための実用的ガイド【JST・京大機械翻訳】

Assessing variation in life-history tactics within a population using mixture regression models: a practical guide for evolutionary ecologists

著者 (3件)： Hamel Sandra (Faculty of Biosciences, Fisheries and Economics, Department of Arctic and Marine Biology, UiT The Arctic University of Norway, 9037 Tromso, Norway) ,  Yoccoz Nigel G. (Faculty of Biosciences, Fisheries and Economics, Department of Arctic and Marine Biology, UiT The Arctic University of Norway, 9037 Tromso, Norway) ,  Gaillard Jean-Michel (CNRS, UMR 5558 ‘Biometrie et Biologie Evolutive’, Universite de Lyon, Universite Lyon 1, F-69622, Villeurbanne, France)
資料名： Biological Reviews  (Biological Reviews)
巻： 92  号： 2  ページ： 754-775  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0223A  ISSN： 1464-7931  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： 混合モデルは,個体間および個体間の変動を考慮および定量化できるため,生態学および進化において現在十分に確立された方法である。しかし,ランダム効果の必要な正規分布は,しばしば,被験者間のクラスタの存在によって破られ,マルチモーダル分布をもたらす。このような場合,混合回帰モデルとして知られるものを用いることは,より適切なアプローチを提供するかもしれない。これらのモデルは,心理学,社会学,および医学で広く使用され,時間(例えば,心理的発達,成長)の集団内で発生する軌跡の多様性を記述する。しかし,生態学と進化において,これらのモデルは,個々の軌跡における変化の理解が生活史研究における研究の活発な領域であるにもかかわらず,ほとんど使用されていない。著者らの目的は,集団内の個々の生活史戦術の変化を記述するための混合モデルの使用の価値を実証し,従って,生態学者と進化生態学者によるこれらのモデルの使用を促進することである。著者らは,まず,混合モデルが潜在的クラスタ化をいかにし,また,混合モデル対混合モデルから得られた推定値の精度と精度を,広範囲の生態学的状況の下で対比するかどうかを決定するために,一連のシミュレーションを実施した。次に,大型哺乳類の長期研究からの経験的データを用いて,生活史戦術における個体群内変動を評価するための混合モデルの使用の可能性を説明した。混合物モデルは,Bernoulli分布に従う変数を除き,また試料サイズが小さい場合を除いて,ほとんどの場合,良好に機能した。4つの選択基準(Akaike情報基準(AIC),Bayes情報基準(BIC),および2つのブートストラップ法)を同様によく実行して,ほとんどの生態学的状況におけるクラスタの正しい数を選択した。次に,混合モデルを使用するとき,進化生態学者によって暗黙的に仮定されたランダム効果の正規性は,生活史データにしばしば違反したことを示した。混合モデルは,固定効果が個体群レベルで不偏であるという意味でこの違反に対して非常にロバストであった。しかし,クラスタレベルおよびランダム効果における固定効果は,混合モデルを用いてより良好に推定された。経験的分析は,混合モデルの使用が個体群内で生じる増殖と生殖戦術の多様性の同定を容易にすることを示した。したがって,このモデリングフレームワークを用いると,クラスタの存在の試験が可能になり,クラスタが発生するとき,母集団の各クラスタに対する固定およびランダム効果の信頼できる推定を提供する。クラスタの存在または期待において,混合モデルの使用は,特に進化生態学者が個体群内でどのように変化するかの同定を目的とする場合,混合モデルの適切な拡張を提供する。したがって,混合回帰モデルは進化生態学者の統計的ツールボックスへの貴重な追加を提供する。これらのモデルは複雑であり,それ自身の限界を持つので,将来のユーザを導くための推奨事項を提供する。Copyright 2021 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： ブートストラップ ,  正規分布 ,  生殖 ,  哺乳類 ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  *生態学 ,  個体群 ,  多モード ,  *回帰モデル ,  *母集団 ,  推定量 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 被験者 ,  混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 有限混合モデル ,  生殖 ,  成長 ,  個々の軌道 ,  ブートストラップ ,  AIC ,  BIC ,  多モード分布

分類 (3件)： 個体群生態学  (EE03030S) ,  生態系  (EE01040P) ,  集団遺伝学  (EC01040J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 回帰モデル ,  母集団 ,  生活史 ,  戦術 ,  評価 ,  進化生態学