A general modeling framework for open wildlife populations based on the Polya tree prior.

Diana, Alex; Matechou, Eleni; Griffin, Jim; Arnold, Todd; Tenan, Simone; Volponi, Stefano

Diana, Alex; Matechou, Eleni; Griffin, Jim; Arnold, Todd; Tenan, Simone; Volponi, Stefano.

Afiliação

Diana A; School of Mathematics, Statistics and Actuarial Science, University of Kent, Canterbury, UK.
Matechou E; School of Mathematics, Statistics and Actuarial Science, University of Kent, Canterbury, UK.
Griffin J; Department of Statistical Science, University College London, London, UK.
Arnold T; Department of Fisheries, Wildlife and Conservation Biology, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, USA.
Tenan S; Institute of Marine Sciences (CNR-ISMAR), Venezia, Italy.
Volponi S; Istituto Superiore Protezione e Ricerca Ambientale, Bologna, Italy.

Biometrics ; 79(3): 2171-2183, 2023 09.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36065934

Assuntos

Animais Selvagens; Modelos Estatísticos; Humanos; Animais; Teorema de Bayes; Densidade Demográfica

Palavras-chave

Bayesian nonparametrics; Polya tree; capture-recapture; count data; ring recovery; statistical ecology

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Modelos Estatísticos / Animais Selvagens Tipo de estudo: Risk_factors_studies Limite: Animals / Humans Idioma: En Revista: Biometrics Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Reino Unido

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