A Bayesian analysis of multiple-recapture sampling for a closed population
封闭总体多次重捕抽样的贝叶斯分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究动物总体重捕抽样与贝叶斯规模推断，没有所列经济计量细分方向的明确依据。
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封闭总体多次重捕抽样的贝叶斯分析
- 研究问题
- 如何利用多次重捕数据推断封闭动物总体的规模，并把关于总体规模和捕获概率的先验信息纳入分析？
- 方法与思路
- 作者构建贝叶斯推断，探索表达总体规模与捕获概率先验的多种方式，给出实际例子及展示似然和先验贡献的后验近似。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称先验信息在某些情形下可相对通常最大似然带来明显改善，主要结果是一种体现似然与先验贡献的后验近似。
- 阅读关注点
- 核对封闭总体与捕获机制的条件、先验敏感性及近似误差，并查清摘要末句的样本量是否实际指总体规模。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；末句写样本量后验，与总体规模目标存在措辞差异，需核对原文。改善条件与数值未说明。
原文摘要
This paper considers from a Bayesian viewpoint inferences about the size of a closed animal population from data obtained by a multiple-recapture sampling scheme. The method developed enables prior information about the population size and the catch probabilities to be utilized to produce considerable improvements in certain cases on ordinary maximum likelihood methods. Several ways of expressing such prior information are explored and a practical example of the uses of these ways is given. The main result of the paper is an approximation to the posterior distribution of sample size that exhibits the contributions made by the likelihood and the prior ideas.