論文の概要: Approximate Maximum Likelihood Inference for Acoustic Spatial Capture-Recapture with Unknown Identities, Using Monte Carlo Expectation Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04390v1
• Date: Sun, 6 Oct 2024 08:06:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 08:00:46.512466
• Title: Approximate Maximum Likelihood Inference for Acoustic Spatial Capture-Recapture with Unknown Identities, Using Monte Carlo Expectation Maximization
• Title（参考訳）: モンテカルロ予測最大化を用いた音響的空間キャプチャーの近似最大推定
• Authors: Yuheng Wang, Juan Ye, Weiye Li, David L. Borchers,
• Abstract要約: 本稿では,モンテカルロ予測最大化推定法を提案する。 本手法をカスカエル調査に適用し, 専門家が作成した通話履歴データを用いて得られた推定値の15%以内を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0519694663895627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Acoustic spatial capture-recapture (ASCR) surveys with an array of synchronized acoustic detectors can be an effective way of estimating animal density or call density. However, constructing the capture histories required for ASCR analysis is challenging, as recognizing which detections at different detectors are of which calls is not a trivial task. Because calls from different distances take different times to arrive at detectors, the order in which calls are detected is not necessarily the same as the order in which they are made, and without knowing which detections are of the same call, we do not know how many different calls are detected. We propose a Monte Carlo expectation-maximization (MCEM) estimation method to resolve this unknown call identity problem. To implement the MCEM method in this context, we sample the latent variables from a complete-data likelihood model in the expectation step and use a semi-complete-data likelihood or conditional likelihood in the maximization step. We use a parametric bootstrap to obtain confidence intervals. When we apply our method to a survey of moss frogs, it gives an estimate within 15% of the estimate obtained using data with call capture histories constructed by experts, and unlike this latter estimate, our confidence interval incorporates the uncertainty about call identities. Simulations show it to have a low bias (6%) and coverage probabilities close to the nominal 95% value.
• Abstract（参考訳）: 音響空間キャプチャー(ASCR)サーベイは、動物の密度を推定したり、呼び出し密度を推定するのに有効な方法である。 しかし、ASCR分析に必要なキャプチャ履歴を構築することは困難であり、異なる検出器でのどの検出が、どの呼び出しが自明なタスクであるかを認識することは難しい。 異なる距離からの呼び出しは検知器に到達するのに異なる時間を要するため、呼び出しが検出される順序は、その呼び出しが実行される順序と必ずしも同じではなく、どの検出が同じ呼び出しであるかがわからなければ、どのくらいの異なる呼び出しが検出されるかはわからない。 本稿では,モンテカルロ予測最大化(MCEM)推定法を提案する。 この文脈でMCEM法を実装するために、予測ステップで完全データ確率モデルから潜伏変数をサンプリングし、最大化ステップで半完全データ確率または条件付き確率を使用する。 パラメトリックブートストラップを用いて信頼区間を求める。 本手法をカスカエル調査に適用すると, 専門家が作成した呼取履歴データを用いて得られた推定値の15%以内を推定し, 後者と異なり, この信頼区間は呼出同一性に関する不確実性を含む。 シミュレーションでは、バイアス(6%)が低く、カバー確率が95%に近いことが示されている。

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