从样本到总体的组成不确定性的快速比例扩展
统计方法学
2025-10-02 v1 应用统计
摘要
理解总体组成对于生态学、进化论、保育和资源管理领域至关重要. 现代方法如遗传库标识(GSI)使用遗传数据估计来自每个亚总体的个体比例. 理想情况下, 这些估计通过混合分析获得, 该分析既捕获抽样不确定性又捕获遗传不确定性. 然而, 历史数据集常依赖单个分配方法, 仅考虑样本水平的不确定性, 限制了总体层面推断的有效性. 为此, 我们提出逆Dirichlet-多项式模型并推导出多种方差估计器, 以传播样本至总体层面的不确定性. 我们将该框架扩展至遗传标记-再捕获研究, 通过仿真评估其性能, 并应用于估计 Taku 河的红鲑鱼 (Oncorhynchus nerka) 的逃逸量.
关键词
引用
@article{arxiv.2510.00980,
title = {Rapid Scaling of Compositional Uncertainty from Sample to Population Levels},
author = {Yiran Wang and Martin Lysy and Audrey Béliveau},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.00980},
year = {2025}
}
备注
15 Pages, 7 Figures