%0 Journal Article %1 rivot_hierarchical_2002 %A Rivot, E %A Prévost, E %D 2002 %J Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences %K Bayesian capture-recapture inference, %N 11 %P 1768--1784 %R 10.1139/f02-145 %T Hierarchical Bayesian analysis of capture-mark-recapture data %U http://www.nrcresearchpress.com/doi/abs/10.1139/f02-145 %V 59 %X We present a hierarchical Bayesian model (HBM) for capture–mark–recapture (CMR) data analysis. It aims at estimating the probability of capture (θi) and the total population size (Ni) in a series of I years i = 1,...,I. The HBM assumes that the θis and Nis are sampled from a common probability distribution with unknown parameters. It is compared with the model assuming independence between years in the θis and Nis (ABM). We show how a transfer of information between years is organized by the HBM. We compare the merits of HBM vs. ABM to estimate the spawning run and smolt run of an Atlantic salmon (Salmo salar) population of the River Oir (France) over a period of 17 years. In the spawners case, yearly data are poorly informative. Consequently, the HBM greatly improves posterior inferences compared with the ABM in terms of dispersion and robustness to the choice of prior. In the smolts case, the HBM does not significantly improve inferences compared with the ABM because data are more informative. We discus..., Nous proposons un modèle Bayesien hiérarchique (HBM) pour analyser des données de capture–marquage–recapture. Ce modèle permet d'estimer la probabilité de capture (θi) et la taille de la population (Ni) pour une série de I années i = 1,...,I. Le HBM suppose que les θis et les Nis sont issus a priori d'une même distribution de probabilité dont les paramètres sont inconnus. On le compare à un modèle qui suppose l'indépendance des θis et des Nis a priori (ABM). Nous montrons comment le HBM organise le transfert d'information entre les années. Nous comparons les avantages respectifs du HBM et du ABM pour estimer les migrations d'adultes et de smolts de la population de Saumon atlantique (Salmo salar) de la rivière Oir (France). Dans le cas des adultes, les données annuelles sont peu informatives. Le HBM améliore les inférences par rapport au ABM, en terme de dispersion et de robustesse au choix des distributions a priori. Dans le cas des smolts, le HBM n'améliore pas significativement les inférences par rappo...

@article{rivot_hierarchical_2002, abstract = {We present a hierarchical Bayesian model (HBM) for capture–mark–recapture (CMR) data analysis. It aims at estimating the probability of capture (θi) and the total population size (Ni) in a series of I years i = 1,...,I. The HBM assumes that the θis and Nis are sampled from a common probability distribution with unknown parameters. It is compared with the model assuming independence between years in the θis and Nis (ABM). We show how a transfer of information between years is organized by the HBM. We compare the merits of HBM vs. ABM to estimate the spawning run and smolt run of an Atlantic salmon (Salmo salar) population of the River Oir (France) over a period of 17 years. In the spawners case, yearly data are poorly informative. Consequently, the HBM greatly improves posterior inferences compared with the ABM in terms of dispersion and robustness to the choice of prior. In the smolts case, the HBM does not significantly improve inferences compared with the ABM because data are more informative. We discus..., Nous proposons un modèle Bayesien hiérarchique (HBM) pour analyser des données de capture–marquage–recapture. Ce modèle permet d'estimer la probabilité de capture (θi) et la taille de la population (Ni) pour une série de I années i = 1,...,I. Le HBM suppose que les θis et les Nis sont issus a priori d'une même distribution de probabilité dont les paramètres sont inconnus. On le compare à un modèle qui suppose l'indépendance des θis et des Nis a priori (ABM). Nous montrons comment le HBM organise le transfert d'information entre les années. Nous comparons les avantages respectifs du HBM et du ABM pour estimer les migrations d'adultes et de smolts de la population de Saumon atlantique (Salmo salar) de la rivière Oir (France). Dans le cas des adultes, les données annuelles sont peu informatives. Le HBM améliore les inférences par rapport au ABM, en terme de dispersion et de robustesse au choix des distributions a priori. Dans le cas des smolts, le HBM n'améliore pas significativement les inférences par rappo...}, added-at = {2017-01-09T13:57:26.000+0100}, author = {Rivot, E and Prévost, E}, biburl = {https://www.bibsonomy.org/bibtex/2d02401a561a135896fb9c2c5e68d338e/yourwelcome}, doi = {10.1139/f02-145}, interhash = {927ff07f2fb69161d61705a92483d75a}, intrahash = {d02401a561a135896fb9c2c5e68d338e}, issn = {0706-652X}, journal = {Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences}, keywords = {Bayesian capture-recapture inference,}, month = nov, number = 11, pages = {1768--1784}, timestamp = {2017-01-09T14:01:11.000+0100}, title = {Hierarchical {Bayesian} analysis of capture-mark-recapture data}, url = {http://www.nrcresearchpress.com/doi/abs/10.1139/f02-145}, urldate = {2015-10-08}, volume = 59, year = 2002 }