动物运动的连续时间离散空间模型
应用统计
2015-06-15 v2
摘要
影响动物运动和资源选择的过程复杂多样。过去模拟行为随时间变化的努力使用了具有可变参数空间的贝叶斯统计模型，例如可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡洛方法，这些方法计算量大且对许多从业者而言难以企及。我们提出了一种动物运动的连续时间离散空间 (CTDS) 模型，该模型可使用标准广义线性模型 (GLM) 方法进行拟合。这种 CTDS 方法允许对基于位置的驱动因素和方向性驱动因素进行联合建模。随时间变化的行为使用变系数框架进行建模，该框架保持了 GLM 方法的计算简便性，而变量选择则通过组 Lasso 惩罚实现。我们将该方法应用于对美国科罗拉多州两只美洲狮 (Puma concolor) 的研究。
引用
@article{arxiv.1211.1992,
title = {Continuous-time discrete-space models for animal movement},
author = {Ephraim M. Hanks and Mevin B. Hooten and Mat W. Alldredge},
journal= {arXiv preprint arXiv:1211.1992},
year = {2015}
}
备注
Published at http://dx.doi.org/10.1214/14-AOAS803 in the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)