Catch-per-unit-effort: which estimator is best?
Neste trabalho, examinamos a acurácia e precisão de três índices de captura por unidade de esforço (CPUE). Foram feitas simulações, nas quais foram gerados dados de captura de acordo com seis distribuições de probabilidade (normal, Poisson, lognormal, gama, delta e binomial negativa), três estrutura...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2010 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UNESP |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unesp.br:11449/20482 |
| Acceso en línea: | http://dx.doi.org/10.1590/S1519-69842010005000010 http://hdl.handle.net/11449/20482 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | CPUE distribuições de probabilidade acurácia Jackknife Monte Carlo probability distributions accuracy |
| Sumario: | Neste trabalho, examinamos a acurácia e precisão de três índices de captura por unidade de esforço (CPUE). Foram feitas simulações, nas quais foram gerados dados de captura de acordo com seis distribuições de probabilidade (normal, Poisson, lognormal, gama, delta e binomial negativa), três estruturas de variância (constante, proporcional ao esforço e proporcional ao quadrado do esforço), e magnitudes (tail weight). É recomendado o uso do método Jackknife para os índices, sempre que a captura for proporcional ao esforço ou até em casos de pequenos desvios do pressuposto de proporcionalidade, quando se deseja utilizar um estimador de razão e pouco é conhecido sobre o real comportamento das variáveis, como é o caso da maioria dos estudos de pesca. |
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