An examination of the effect of heterogeneity on the estimation of population size using capture-recapture data
捕获—再捕获数据中异质性对总体规模估计的影响AI 解读 ↓
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捕获—再捕获数据中异质性对总体规模估计的影响
- 研究问题
- 在捕获—再捕获实验中，忽略个体捕获概率的异质性为何会导致总体规模低估，这是否仅由低捕获概率个体造成？
- 方法与思路
- 作者用估计方程分析 Horvitz–Thompson 型估计量，将论证扩展至连续时间，并构造少量异质个体的影响函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称忽略异质性会引入向下偏差；即使少量异质个体的捕获概率高于多数个体，影响仍为负，并以模拟确认。
- 阅读关注点
- 应核对捕获机制、估计量类别、异质性扰动的定义，以及向下偏差论证与影响函数结论各自覆盖的范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；摘要未给出完整捕获模型、偏差大小或模拟设计，不能推广至所有总体规模估计量。
原文摘要
Part of the folklore of capture-recapture experiments is that ignoring heterogeneity of capture probabilities results in a downward bias. This has been based on experience and simulation studies but is often interpreted as being due to individuals with lower capture probabilities. Here estimating equation arguments are used to show that the effect on Horvitz–Thompson-type estimators of ignoring heterogeneity in capture-recapture experiments is to introduce a downward bias. The arguments are extended to continuous-time experiments and to an influence function constructed to determine the effect of a small number of individuals with heterogeneous capture probabilities in an otherwise homogeneous population and the influence function is shown to be negative. The downward bias holds even if the small number of heterogeneous individuals have capture probabilities larger than the homogeneous majority, and this is confirmed by simulations.