ベイジアンPスプラインを使用した時間階層化されたマーク再捕獲実験のスムージング集団サイズの推定値

ピーターセンタイプのマークリカプチャー実験は、多くの場合、設定された移動ルートに沿って移動する集団の魚または他の動物の数を推定するために使用されます。個人の最初のサンプルが1つの場所でキャプチャされ、マークされ、人口に戻ります。次に、2番目のサンプルがルートに沿ってさらにキャプチャされ、推論はこの2番目のサンプルで見つかったマークされた魚とマークのない魚の数から導き出されます。このような実験からのデータは、多くの場合、キャプチャ確率の可能性のある変更を可能にするために時間（日または週）によって層別化され、以前の分析方法は層別データの時間的関係を利用できません。時間の滑らかな機能として、各層の魚の予想数を明示的にモデル化するベイジアンのセミパラメトリック法を提示します。ニューファンドランドのコネ川沿いの若い大西洋サーモン（サルモサラー）の移動からの履歴データの分析の結果と、新しい方法が人口規模のより正確な推定値と不確実性のより正確な推定値をより正確な推定値を提供することを示しています。現在利用可能な方法。

Petersen-type mark-recapture experiments are often used to estimate the number of fish or other animals in a population moving along a set migration route. A first sample of individuals is captured at one location, marked, and returned to the population. A second sample is then captured farther along the route, and inferences are derived from the numbers of marked and unmarked fish found in this second sample. Data from such experiments are often stratified by time (day or week) to allow for possible changes in the capture probabilities, and previous methods of analysis fail to take advantage of the temporal relationships in the stratified data. We present a Bayesian, semiparametric method that explicitly models the expected number of fish in each stratum as a smooth function of time. Results from the analysis of historical data from the migration of young Atlantic salmon (Salmo salar) along the Conne River, Newfoundland, and from a simulation study indicate that the new method provides more precise estimates of the population size and more accurate estimates of uncertainty than the currently available methods.