Tuning parameter selection for a penalized estimator of species richness.
Tuning parameter selection for a penalized estimator of species richness.
复制标题
DOI：
10.1080/02664763.2020.1754359
复制
发表时间：
2021
影响因子：
1.5
通讯作者：
Willis AD
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Paynter A;Willis AD
我们的目标是估计一个种群中物种的真实数量，称为物种丰富度。我们考虑从同质总体中收集到的多个频率计数表的情况，并研究负二项模型下的惩罚最大似然估计量。由于未被观察到的类的高概率增加了物种丰富度估计的方差，我们的方法惩罚了未被观察到的类的概率。由于真实的物种丰富度是未知的，因此我们提出并验证了四种新的惩罚参数调整方法。我们通过对尚普兰湖连续三年的菌株水平微生物多样性和全球人类宿主相关物种水平微生物丰富度的估计来说明并对比所提出方法的性能。
Our goal is to estimate the true number of classes in a population, called the species richness. We consider the case where multiple frequency count tables have been collected from a homogeneous population and investigate a penalized maximum likelihood estimator under a negative binomial model. Because high probabilities of unobserved classes increase the variance of species richness estimates, our method penalizes the probability of a class being unobserved. Tuning the penalization parameter is challenging because the true species richness is never known, and so we propose and validate four novel methods for tuning the penalization parameter. We illustrate and contrast the performance of the proposed methods by estimating the strain-level microbial diversity of Lake Champlain over three consecutive years, and global human host-associated species-level microbial richness.
登录
查看更多内容
影响因子：
5.2
作者：
Walsh F;Smith DP;Owens SM;Duffy B;Frey JE
通讯作者：
Frey JE
影响因子：
4.8
作者：
Fisher, RA;Corbet, AS;Williams, CB
通讯作者：
Williams, CB
影响因子：
4.4
作者：
Oakley, Brian B.;Fiedler, Tina L.;Fredricks, David N.
通讯作者：
Fredricks, David N.
DOI：
10.1198/016214504000002005
发表时间：
2005-09-01
影响因子：
3.7
作者：
Wang, JPZ;Lindsay, BG
通讯作者：
Lindsay, BG
影响因子：
0.8
作者：
ORD, JK;WHITMORE, GA
通讯作者：
WHITMORE, GA