生物の在・不在データをあつかう発見率を考慮した統計モデル Introduction to a statistical model for species occupancy data with imperfect detectability

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著者

    • 角谷 拓 KADOYA Taku
    • 国立環境研究所生物圏環境研究領域 Environmental Biology Division, National Institute for Environmental Studies

抄録

生物の在・不在データは、個体数などと比べて比較的データの取得が容易であり、広域における生物の分布範囲を記述するためによく用いられる。しかし、現実の調査においては、本当は生物が存在している場所を誤って存在していないとしてしまうことがしばしば起こる。このように、対象生物の発見率が常に1とは限らないという現実を無視したまま、生物の空間分布を記述する統計モデルを構築すると、その推定結果には重大なバイアスが含まれてしまう可能性がある。本稿では、生物の在・不在データを対象とした統計モデルとして最も一般的なロジスティック回帰をとりあげ、その考え方やパラメータの推定方法について概説する。その上で、例題を交えながら発見率を明示的に考慮するようにモデルを拡張する方法について解説する。さらに、今後新たに広域において生物の空間分布情報を取得する際の調査デザインを策定する際の注意点についても述べる。

Occupancy is a widely used variable to describe spatial distributions of organisms. Although the statistic is easier to collect than other population indices, such as abundance, it often suffers from the problem of false absence arising when the detection rate of the target organisms is below 1. Imperfect detectability can cause serious bias in the estimation of relationships between occupancy and environmental factors and, thus, should be considered explicitly in the statistical model. In this paper, I present an introduction to a statistical model for species occupancy data with imperfect detectability using simple examples. Additionally, I explain appropriate survey strategies when imperfect detectability is inevitable.

収録刊行物

  • 保全生態学研究 = Japanese journal of conservation ecology

    保全生態学研究 = Japanese journal of conservation ecology 15(1), 133-145, 2010-05-30

    日本生態学会

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被引用文献:  2件中 1-2件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110007618301
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11857952
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    REV
  • ISSN
    13424327
  • NDL 記事登録ID
    10728986
  • NDL 雑誌分類
    ZR1(科学技術--生物学)
  • NDL 請求記号
    Z18-B498
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  NII-ELS 
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