Capturing spatiotemporal dynamics of Alaskan groundfish catch using signed-rank estimation for varying coefficient models
Capturing spatiotemporal dynamics of Alaskan groundfish catch using signed-rank estimation for varying coefficient models
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使用不同系数模型的符号秩估计捕获阿拉斯加底鱼捕捞量的时空动态
DOI：
10.1080/02664763.2021.1889996
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发表时间：
2021
影响因子：
1.5
通讯作者：
Abebe, A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Correia, H. E.;Abebe, A.
变系数模型 (VCM) 因其在复杂系统建模中的高度灵活性而被广泛使用。渔业中的许多应用都利用 VCM 来捕获海洋鱼类种群的空间变化。所有这些应用程序都使用惩罚最小二乘法进行估计。然而，众所周知，这种方法对非正态分布和异常值敏感，这是生态数据的一个共同特征。鲁棒估计方法更适合处理噪声和非正态数据。我们提出了基于符号排序的程序的应用，用于在北太平洋渔业数据集的 VCM 中获得可靠的估计。我们证明，与模拟和实际数据应用中的经典似然 VCM 拟合相比，基于符号秩的估计方法提供了更好的拟合和改进的预测，特别是当分布非正态且可能被错误指定时。因此，基于等级的 VCM 估计对于生态数据建模以及在非正态性和异常值常见的情况下获得有用的推论非常有价值。
Varying coefficient models (VCMs) are commonly used for their high degree of flexibility in modeling complex systems. Many applications in fisheries utilize VCMs to capture spatial variation in populations of marine fishes. All of these applications use the penalized least squares method for estimation. However, this approach is known to be sensitive to non-normal distributions and outliers, a common feature of ecological data. Robust estimation methods are more appropriate for handling noisy and non-normal data. We present the application of a signed-rank-based procedure for obtaining robust estimates in VCMs on a fisheries dataset from the North Pacific Ocean. We demonstrates that the signed-rank-based estimation method provides better fit and improved prediction in comparison to the classical likelihood VCM fits in both simulations and the real data application, particularly when the distributions are non-normal and may be misspecified. Rank-based estimation of VCMs is therefore valuable for modeling ecological data and obtaining useful inferences where non-normality and outliers are common.
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