Confidence Intervals for Extinction Risk: Validating Population Viability Analysis with Limited Data
灭绝风险的置信区间：有限数据下种群存续分析的验证AI 解读 ↓
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灭绝风险的置信区间：有限数据下种群存续分析的验证
- 研究问题
- 有限观测跨度下能否获得有信息量的灭绝概率置信区间，以及估计精度如何同时取决于数据长度、效应大小和观测误差？
- 方法与思路
- 作者在带漂移维纳过程下转换参数，利用估计量的非中心 t 分布构造区间，并提出处理加性观测误差与短期依赖的稳健估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新区间覆盖率接近名义水平，极低或极高风险可在有限数据下较精确估计，并以两条日本鳗鱼捕捞指数展示应用。
- 阅读关注点
- 应核对灭绝过程与捕捞指数的对应关系、参数变换的分布依据，以及观测误差稳健性的条件和不同保护评估标准的区别。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未给出区间数值或模型适配证据，不能据此否定其他标准下的濒危认定。
原文摘要
Quantitative assessment of extinction risk requires confidence intervals (CIs) that remain informative with limited data. Their usefulness has long been debated because short observation spans can make uncertainty so large that population viability analysis appears impractical. I derive new CIs for extinction probability under the drift-Wiener process, a canonical model of extinction dynamics, by introducing transformed parameters $w$ and $z$ whose maximum-likelihood estimators follow noncentral $t$ distributions. The resulting $w$-$z$ method yields CIs with coverage close to the nominal level and shows that precision depends not only on data length but also on effect size: extinction probabilities that are sufficiently low or high can often be estimated reliably even from limited time series. I also propose an observation-error-and-autocovariance-robust (OEAR) estimator for settings with additive observation error and short-run dependence. Applied to two 64-year national harvest indices for Japanese eel (Anguilla japonica), the method gives Criterion E extinction probabilities far below the IUCN threatened-category thresholds, with narrow CIs, despite the species being listed as Endangered under Criterion A. These results show that extinction-risk CIs can be both statistically rigorous and practically informative for conservation assessment under limited data.