动物运动建模中带测量误差的运动-静止过程

动物运动的统计建模至关重要。动物运动的连续轨迹仅在离散的、通常非等间隔的时间点上被观测到。大多数现有模型无法自然地处理不等采样间隔，和/或不允许静止或睡眠等不活动时段。最近提出的运动-静止(MR)模型是由电报过程控制的布朗运动，该过程在电报过程的一个状态中允许不活动时段。MR模型在建模具有长时间不活动时段（如许多猫科动物）的捕食者运动方面显示出前景，但缺乏对测量误差的处理严重限制了其实际应用。在此，我们将测量误差纳入MR模型，并推导该模型的基本性质。推断基于复合似然，利用由每隔一个观测增量组成的链的马尔可夫性质。该方法的性能在有限样本模拟研究中得到验证。对怀俄明州一头美洲狮运动数据的应用说明了该方法的实用性。