统计家域估计的综述与新的选择准则

特定动物的家域描述了该个体在开展其日常活动（进食、休息、繁殖等）时花费大部分时间的地理区域。尽管该概念缺乏一个公认的定义，但存在多种家域估计方法。本工作的第一个目标是回顾并对文献中提出的、基于观测位置样本来近似动物家域的统计方法进行分类。第二个目标是解决基于相同样本从一组家域中选择“最佳”家域的开放性问题。我们引入了一个基于惩罚准则的数值指标，对估计的家域进行排序。核心思想是平衡估计器所覆盖的多余面积（相对于原始样本）与衡量家域对数据过度拟合的形状描述子。据我们所知，除了计算家域面积外，我们的排序程序是首个既适用于真实数据又适用于任何类型家域估计器的方法。此外，选择指标的优化实际上提供了一种为核家域估计器选择平滑参数的方法。为了阐述清晰，我们使用 R 作为统计软件，将所有估计程序和我们的选择方案应用于一只蒙古狼的一组真实位置。作为副产品，本综述包含了对 R 语言中家域估计器实现的全面修订。