Continuous time-dependent Individual covariates and the Cormack-Jolly-Seber model

• Autores: S. J. Bonner, C. J. Schwarz
• Localización: Animal Biodiversity and Conservation, ISSN 2014-928X, Vol. 27, Nº. 1, 2004, págs. 149-155
• Idioma: inglés
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• Resumen
  • español

    Covariantes continuas individuales dependientes del tiempo y el modelo de Cormack�Jolly�Seber.� El modelo de Cormack�Jolly�Seber proporciona el marco básico para analizar la supervivencia de animales en poblaciones abiertas utilizando datos de captura�recaptura. Si bien se han desarrollado ampliaciones de este modelo que permiten variar las probabilidades de supervivencia y de captura entre individuos a partir de variables auxiliares, en ninguna de ellas es posible utilizar variables continuas, dependientes del tiempo y que varíen de un individuo a otro. El presente estudio analiza un nuevo método que permite la incorporación de este tipo de variable en el modelo de Cormack�Jolly�Seber mediante la modelación de la distribución de los valores no observados de la variable según los valores observados, tomando como referencia algunas asumciones básicas acerca de cómo la variable cambia con el tiempo. En primer lugar, presentamos un escenario hipotético con objeto de definir el modelo, para posteriormente indicar los resultados de dos ejemplos que utilizamos para su desarrollo.

  • English

    Continuous time-dependent individual covariates and the Cormack-Jolly-Seber model.- The Cormack- Jolly-Seber model provides the basic framework for analyzing the survival of animals in open populations using capture-recapture data. Extensions of this model have already been developed that allow the survival and capture probabilities to vary between individuals based on auxiliary variables, but none can allow for variables that are continuous, time-dependent, and vary among individuals. We summarize a new method for incorporating this type of variable into the Cormack-Jolly-Seber model by modelling the distribution of the unobserved values of the variable conditional on the observed values, given a few basic assumptions about how the variable changes over time. We begin with a hypothetical scenario as motivation for our model and also present the results of two examples used in developing the model.