DAVISON, Anthony, Sophie HAUTPHENNE a Andrea KRAUS. Parameter estimation for discretely-observed linear birth-and-death processes. Biometrics. Hoboken: Wiley, roč. 77, č. 1, s. 186-196. ISSN 0006-341X. doi:10.1111/biom.13282. 2021.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Parameter estimation for discretely-observed linear birth-and-death processes
Autoři DAVISON, Anthony (826 Velká Británie a Severní Irsko), Sophie HAUTPHENNE (56 Belgie) a Andrea KRAUS (703 Slovensko, garant, domácí).
Vydání Biometrics, Hoboken, Wiley, 2021, 0006-341X.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10103 Statistics and probability
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 1.701
Kód RIV RIV/00216224:14310/21:00118727
Organizační jednotka Přírodovědecká fakulta
Doi http://dx.doi.org/10.1111/biom.13282
UT WoS 000530927000001
Klíčová slova anglicky Galton-Watson process; Gaussian approximation; likelihood; linear birth-and-death process; saddlepoint approximation
Štítky rivok
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Marie Šípková, DiS., učo 437722. Změněno: 29. 3. 2021 14:50.
Anotace
Birth-and-death processes are widely used to model the development of biological populations. Although they are relatively simple models, their parameters can be challenging to estimate, as the likelihood can become numerically unstable when data arise from the most common sampling schemes, such as annual population censuses. A further difficulty arises when the discrete observations are not equi-spaced, for example, when census data are unavailable for some years. We present two approaches to estimating the birth, death, and growth rates of a discretely observed linear birth-and-death process: via an embedded Galton-Watson process and by maximizing a saddlepoint approximation to the likelihood. We study asymptotic properties of the estimators, compare them on numerical examples, and apply the methodology to data on monitored populations.
Návaznosti
GJ17-22950Y, projekt VaVNázev: Statistická inference pro složité náhodné procesy v ekonometrickém modelování
Investor: Grantová agentura ČR, Statistická inference pro složité náhodné procesy v ekonometrickém modelování
VytisknoutZobrazeno: 19. 4. 2024 12:36