Индекс Линкольна - Lincoln index

В Индекс Линкольна статистическая мера, используемая в нескольких областях для оценивать количество случаев, которые еще не наблюдались, на основе двух независимых наборов наблюдаемых случаев. Описано Фредерик Чарльз Линкольн в 1930 году его также иногда называют Метод Линкольна-Петерсена после К.Г. Йоханнес Петерсен кто первым использовал родственные отметить и снова поймать метод.[1]

Приложения

Рассмотрим двух наблюдателей, которые по отдельности подсчитывают различные виды растений или животных в данной местности. Если каждый из них вернется, обнаружив 100 видов, но только 5 конкретных видов будут обнаружены обе наблюдатели, то каждый наблюдатель явно пропустил как минимум 95 видов (то есть 95, которые нашел только другой наблюдатель). Таким образом, мы знаем, что оба наблюдателя многое упускают. С другой стороны, если бы 99 из 100 видов, обнаруженных каждым наблюдателем, были обнаружены обоими, справедливо ожидать, что они обнаружили гораздо более высокий процент от общего числа видов, которые можно было найти.

То же самое относится и к отметить и снова поймать. Если некоторые животные в данном районе пойманы и помечены, а затем проводится второй раунд отловов: количество отмеченных животных, обнаруженных во втором раунде, может быть использовано для оценки общей популяции.[2]

Другой пример возникает в компьютерная лингвистика для оценки общего словарного запаса языка. Учитывая две независимые выборки, совпадение их словарей позволяет получить полезную оценку того, сколько еще словарных единиц существует, но не оказалось ни в одной из выборок. Аналогичный пример включает оценку количества опечаток, оставшихся в тексте, по подсчетам двух корректоров.

Формулировка

Индекс Линкольна формализует это явление. Если E1 и E2 - это количество видов (или слов, или других явлений), наблюдаемых двумя независимыми методами, а S - количество общих наблюдений, то индекс Линкольна просто

Для значений S <10 эта оценка является приблизительной и становится чрезвычайно грубой для значений S <5. В случае, когда S = 0 (то есть вообще нет перекрытия), индекс Линкольна формально не определен. Это может произойти, если наблюдатели находят лишь небольшой процент реальных видов (возможно, из-за того, что они недостаточно внимательно или недостаточно внимательно смотрят), если наблюдатели используют методы, которые не являются статистически независимыми (например, если кто-то ищет только крупных существ и другие только для маленьких) или в других обстоятельствах.

Ограничения

Индекс Линкольна - это всего лишь оценка. Например, виды в данном районе могут быть либо очень обычными, либо очень редкими, либо их очень трудно или очень легко увидеть.[3] Тогда было бы вероятно, что оба наблюдателя обнаружат большую долю общих видов, и что оба наблюдателя упустят большую долю редких. Такое распределение нарушит последующую оценку. Однако такое распределение необычно для природных явлений, как предполагает Закон Ципфа ).

Т. Дж. Гаскелл и Б. Дж. Джордж предлагают усовершенствовать индекс Линкольна, который призван уменьшить систематическую ошибку.[4]

Смотрите также

дальнейшее чтение

  • Линкольн, Фредерик С. (май 1930 г.). Расчет численности водоплавающих птиц на основе доходности кольцевания. Круговой. 118. Вашингтон, округ Колумбия: Министерство сельского хозяйства США.. Получено 21 мая 2013.
  • Петерсен, К. Г. Дж. (1896). "Ежегодная иммиграция молодых камбал в Лим-фьорд из Немецкого моря", Отчет Датской биологической станции (1895 г.), 6, 5–84.
  • Т. Дж. Гаскелл; Б. Дж. Джордж (1972). «Байесовская модификация индекса Линкольна». Журнал прикладной экологии. 9 (2): 377–384. Дои:10.2307/2402438.

Примечания

  1. ^ Саутвуд, T.R.E. И Хендерсон, П. (2000) Экологические методы, 3-е изд. Blackwell Science, Оксфорд.
  2. ^ «Оценка численности популяции с помощью методов отбора и удаления меток». Техасский университет.
  3. ^ Т. Болин; Б. Сандстрем (1977). «Влияние неравной уловистости на оценки популяции с использованием модели Линкольна и метода удаления, применяемого к электро-ловле рыбы». OIKOS (28): 123–129. JSTOR  3543331.
  4. ^ Гаскелл и Джордж (1972)