理解物种分布模型之间的联系
统计方法学
2018-01-08 v1 应用统计
摘要
准确预测物种分布的模型已成为许多生态学和保护问题的重要工具。对许多物种而言，存在-背景（仅存在）数据是空间数据中最常见的可用类型。已有若干重要方法被提出用于建模存在-背景（PB）数据，且关于这些看似迥异方法之间联系的争论一直存在。本文首先研究 LI（Lancaster & Imbens, 1996）与 LK（Lele & Keim, 2006）模型之间的紧密关系，它们是最早开发的用于分析 PB 数据的方法之一。文章第二部分明确了 LK 与点过程模型之间的紧密联系，以及缩放二项（SB）、期望最大化（EM）、基于偏似然的 Lele（2009）与 LI 方法之间的等价性，其中许多联系尚未见于文献。我们阐明，所有这些方法在从 PB 数据估计存在的相对概率（或强度）方面是相同的；而当已知物种普遍性的额外信息时，亦可估计存在的绝对概率。我们还提出了一种新的统一约束 LK（CLK）方法，作为已知现有方法的推广，其涉及理论更少且更易实现。
引用
@article{arxiv.1801.01326,
title = {Understanding the connections between species distribution models},
author = {Yan Wang and Lewi Stone},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.01326},
year = {2018}
}
备注
25 pages, 4 figures, 5 tables, and 3 appendices