Handbook of Capture-Recapture Analysis
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Handbook of Capture-Recapture Analysis

Steven C. Amstrup, Trent L. McDonald, Bryan F. J. Manly, Steven Amstrup, Trent McDonald, Bryan Manly

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Handbook of Capture-Recapture Analysis

Steven C. Amstrup, Trent L. McDonald, Bryan F. J. Manly, Steven Amstrup, Trent McDonald, Bryan Manly

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Every day, biologists in parkas, raincoats, and rubber boots go into the field to capture and mark a variety of animal species. Back in the office, statisticians create analytical models for the field biologists' data. But many times, representatives of the two professions do not fully understand one another's roles. This book bridges this gap by helping biologists understand state-of-the-art statistical methods for analyzing capture-recapture data. In so doing, statisticians will also become more familiar with the design of field studies and with the real-life issues facing biologists.
Reliable outcomes of capture-recapture studies are vital to answering key ecological questions. Is the population increasing or decreasing? Do more or fewer animals have a particular characteristic? In answering these questions, biologists cannot hope to capture and mark entire populations. And frequently, the populations change unpredictably during a study. Thus, increasingly sophisticated models have been employed to convert data into answers to ecological questions. This book, by experts in capture-recapture analysis, introduces the most up-to-date methods for data analysis while explaining the theory behind those methods. Thorough, concise, and portable, it will be immensely useful to biologists, biometricians, and statisticians, students in both fields, and anyone else engaged in the capture-recapture process.

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Informations

Année
2010
ISBN
9781400837717

Index

age, 272–73
age 0 cohort models, 105–6
age-dependent models, 46–47
age-specific breeding models, 106–7
conditional multiple-age models, 102–7
conditional single-age models, 89–102
Agresti, A., 71–72
Akaike, H., 18, 92, 98
Akaike’s information criterion (AIC), 18, 47–48, 60, 72, 102, 229
Arnason-Schwarz model, 171
closed-population models, 267
conditional single-age models, 92, 98
Cormack-Jolly-Seber model, 53, 224, 236, 240, 268
covariates, 224
goodness-of-fit, 271–72
multistate models, 165
polar bears, 249
quasi, 99–100, 236, 249
reduced-parameter models, 92
tag-recovery models, 127, 139, 163
weighting of, 100
Alexander, H. M., 72
Alho, J. M., 72, 111
Allen, D. M., 130
Alpizar-Jara, Russell, 5–6, 36–57, 267–68, 301
Alt, G. L., 161
American alligator, 48–51
Amstrup, Steven C., 1–21, 301
model examples, 196–264
open-population models, 111
practical methods, 266–73
Andersen, P. K., 85
Anderson, D. R., 8, 18, 171, 254
closed-population models, 79, 84
open-population models, 92, 98–100
tag-recovery models, 131–32, 145
Arnason, A. N., 8, 198
multistate models, 166, 183, 192
open-population models, 38, 43–44, 109, 111–12
Arnason-Schwarz model, 187–88, 195
AIC, 171
Bayesian methods, 171
breeder recruitment, 175, 177
Canadian geese, 166–67, 172–76
contingency test for, 170
Cormack-Jolly-Seber model, 167–71, 175
data collection, 167–69
dead recoveries, 175
experimental protocol of, 167–69
goodness-of-fi...

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