捕获-再捕获研究的建模与贝叶斯计算
捕获-再捕获方法常用于总体规模估计，而总体规模估计在生态学和流行病学的管理决策中具有基础性作用。本论文发展了新的总体规模估计方法，更全面地纳入数据中常被忽略的多种统计不确定性来源。通过处理这些不确定性，我们的方法为目标参数提供了更准确、更可靠的估计。此外，论文还提出多种提高计算效率的技术，尤其面向贝叶斯推断中使用的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法。 第 …
捕获-再捕获方法常用于总体规模估计，而总体规模估计在生态学和流行病学的管理决策中具有基础性作用。本论文发展了新的总体规模估计方法，更全面地纳入数据中常被忽略的多种统计不确定性来源。通过处理这些不确定性，我们的方法为目标参数提供了更准确、更可靠的估计。此外，论文还提出多种提高计算效率的技术，尤其面向贝叶斯推断中使用的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法。 第 …