Document de recherche 2003/38

Semi-parametric estimation of tag loss and reporting rates for tag-recovery experiments using exact time-at-liberty data.

Par Par Cadigan, N. et Brattey, J.

Résumé

Nous présentons une démarche de vraisemblance paramétrique pour estimer les taux de déclaration et de perte d'étiquettes à partir des étiquettes récupérées lors des études de capture-recapture. Des études de ce genre sont couramment utilisées pour estimer les paramètres critiques d'une population. Les taux de perte d'étiquettes sont estimées à l'aide d'animaux étiquetés en double, tandis que les taux de déclaration le sont à partir de l'information sur les étiquettes à récompense élevée. La fonction de vraisemblance repose sur la distribution conditionnelle du type d'étiquette retournée (étiquette à récompense faible ou élevée, étiquette simple ou double). Cette démarche nécessite de nombreux tableaux clairsemés de contingence 5x1 sur les étiquettes retournées, et il est difficile de choisir une bonne forme fonctionnelle pour les taux de perte d'étiquettes avec de telles données. Nous modélisons les taux de perte d'étiquettes à l'aide des fonctions splines monotones de lissage et utilisons ces estimations non paramétriques pour diagnostiquer la forme paramétrique du taux de perte d'étiquettes. Les méthodes non paramétriques peuvent aussi être utilisées directement pour modéliser les taux de perte d'étiquettes

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