ベイズ型コホートモデルの水産資源解析への応用

概要

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This paper continues with investigation of the applicability of the Bayesian cohort model for fisheries population dynamics. A Bayesian cohort model is proposed to resolve the identification problem using the standard cohort analysis by Nakamura (1986). A Bayesian information criterion, ABIC, is introduced for selection of the optimal model. The catch equation needs some corrections and the estimating process is explained. The practical utility of the proposed models is demonstrated by analyzing the hypothetical data set and the actual fisheries data for mackerel.本論文はベイズ型コホートモデルの水産資源解析への適応用を模索したものである。ベイズ型コホートモデルとは中村（1966）によって，標準コホート分析における識別問題を克服するため提案されたものである。ベイズ型情報量基準ABICにより最適なモデルが選択される。漁獲方程式はいくつかの修正が必要であり，推定手順を説明する。本モデルの実際的な効用を，仮説的データと実際のマサバ漁業のデータを分析することによって論証する。
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