扩展换羽物候模型改进关于换羽持续时间与时间的推断

换羽是鸟类和许多哺乳动物中一项必不可少的生活史事件，因为羽毛和皮毛的维护对生存至关重要。尽管如此，换羽仍是一项研究不足的生活史事件。需要非标准统计技术来根据羽毛或毛皮状态观测估计换羽物候，而现有的换羽物候模型有严格的采样要求，在真实条件下难以满足。我们提出了一个可容纳真实世界换羽数据集特征的扩展建模框架，例如个体的重新相遇、误分类的换羽状态、和/或换羽状态相关的采样偏差。我们证明，使用现有换羽物候模型时此类特征会导致有偏推断，并表明我们的模型扩展可在广泛采样条件下改进关于换羽物候的推断。我们希望这一新颖建模框架能消除对真实世界数据集进行换羽物候建模的障碍，从而进一步促进对此类数据适当统计方法的应用。尽管我们聚焦于换羽，该建模框架也适用于其他可用有序类别或近似线性进展分数记录的物候过程。