Capture-Recapture: Parameter Estimation for Open Animal Populations
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2020
- Softcover
- Neu
Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 9. Juli 2020
Zustand: Neu
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Provides a comprehensive description of capture-recapture models for open populationsBegins with simple models and builds to more complex onesExplains how technological developments (GPS, genetic markers, computer software) can be.
Bestandsnummer des Verkäufers 448674355
- Titel
- Capture-Recapture: Parameter Estimation for Open Animal Populations
- Autor
- George A. F. Seber|Matthew R. Schofield
- Verlag
- Springer International Publishing
- Erscheinungsjahr
- 2020
- Zustand
- New
- Einband
- Kartoniert / Broschiert
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3030181898
- ISBN-13
- 9783030181895
- Serie
- Buch 63 von 69: Statistics for Biology and Health
- Verkäuferkataloge
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
This comprehensive book, rich with applications, offers a quantitative framework for the analysis of the various capture-recapture models for open animal populations, while also addressing associated computational methods.
The state of our wildlife populations provides a litmus test for the state of our environment, especially in light of global warming and the increasing pollution of our land, seas, and air. In addition to monitoring our food resources such as fisheries, we need to protect endangered species from the effects of human activities (e.g. rhinos, whales, or encroachments on the habitat of orangutans). Pests must be be controlled, whether insects or viruses, and we need to cope with growing feral populations such as opossums, rabbits, and pigs.
Accordingly, we need to obtain information about a given population’s dynamics, concerning e.g. mortality, birth, growth, breeding, sex, and migration, and determine whether the respective population is increasing , static, or declining. There are many methods for obtaining population information, but the most useful (and most work-intensive) is generically known as “capture-recapture,” where we mark or tag a representative sample of individuals from the population and follow that sample over time using recaptures, resightings, or dead recoveries. Marks can be natural, such as stripes, fin profiles, and even DNA; or artificial, such as spots on insects. Attached tags can, for example, be simple bands or streamers, or more sophisticated variants such as radio and sonic transmitters.
To estimate population parameters, sophisticated and complex mathematical models have been devised on the basis of recapture information and computer packages. This book addresses the analysis of such models. It is primarily intended for ecologists and wildlife managers who wish to apply the methods to the types of problems discussed above, though it will also benefit researchers and graduate students in ecology. Familiarity with basic statistical concepts is essential.
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Über die Autorin bzw. den Autor
George Seber is a retired Professor of Statistics at Auckland University, New Zealand, a Fellow of the Royal Society of New Zealand, and recipient of the Society’s Hector Medal in Information Sciences. He is the author or coauthor of seventeen books on various branches of statistics. More recently, as a trained counselor/psychotherapist, he has written an extensive book on counseling for practitioners and a booklet on the dying and death of loved ones, as well as a book on religion and science. He has published research articles on a variety of statistical subjects.
Matthew Schofield is a Senior Lecturer of Statistics at the University of Otago, New Zealand. In 2017 he was the recipient of the Littlejohn Research Award, the premier research award of the New Zealand Statistical Association. He has published over twenty five research articles, many of which involve the development of capture-recapture methodology.
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019