演化类别多项分布：引入及其在运动生态学与选票转移中的应用
应用统计
2025-05-27 v1 统计理论
统计理论
摘要
我们引入了演化类别多项 (ECM) 分布，用于随时间推移采集的多元计数数据。该分布对个体在类别间遵循独立同分布 (iid) 随机动态的计数进行建模，其中类别的数量与标识也随时间演化。我们明确了计数的单时刻与双时刻边际分布以及一阶和二阶矩。当个体总数未知时，对其放置 Poisson 先验可得到一种新分布 (ECM-Poisson)，我们也描述了其主要性质。由于似然函数难以处理或不切实际，我们提出了两种用于参数估计的估计函数：Gaussian 伪似然和成对复合似然。我们展示了两个应用场景：推断在不规则调查区域中于时空中连续运动的动物的运动参数，以及推断两轮选举中的选票转移。我们给出了三个实例：一项使用 Ornstein-Uhlenbeck 运动个体并特别关注自相关参数的模拟研究；对 lesser prairie-chickens 的运动与行为参数的推断；以及对 2021 年智利总统选举中选票转移的估计。
引用
@article{arxiv.2505.20151,
title = {The evolving categories multinomial distribution: introduction with applications to movement ecology and vote transfer},
author = {Ricardo Carrizo Vergara and Marc Kéry and Trevor Hefley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.20151},
year = {2025}
}
备注
Main body: 18 pages. Appendices and references: 14 pages