具有随机和时变效应的平滑异种物种入侵模型
摘要：异种是指一种来自原始种群到达新环境，并在此以前不存在的物种。由于对生物多样性造成的危害以及与其控制相关的费用，异种物种入侵现象目前正受到仔细审查。尽管有大量关于该主题的文献存在，但制定专门的统计模型被视为至关重要。目标是克服当前的计算限制，同时正确考虑异种传播背后的动力学。 第一次记录可以被视为一种关系事件，其中物种（发送者）在某一年首次到达某个地区（接收者）。因此，每当引入异种物种时，关系事件图将添加一个时间戳边缘。除了可能的时间变化的外生和内生协变量，我们光滑的关系事件模型（REM）还包括随时间变化的随机效应，以解释入侵率。特别地，我们的目标是追踪生态、社会经济、历史和文化力量在作用时的影响方向和幅度的时间变化。还检查了特定兴趣的网络结构（如物种共同入侵的亲和力）。 我们的推理过程依赖于案例对照采样，产生与 logistic 回归相同的似然函数。由于包含效应的光滑性质，我们可以拟合一个广义加性模型，其中随机效应也被估计为0维样条。由此产生的计算优势使得能够同时检查许多分类法。我们探索了维管植物和昆虫的行为方式。光滑 REM 的拟合优度可以通过计算区域特定的马丁格尔残差的和作为检验统计量进行评估。
作者：Martina Boschi, R=uta Juozaitien.e and Ernst-Jan Camiel Wit
论文ID：2304.00654
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-04-04