Estimação do tamanho da frota de táxis na cidade do Rio Grande, RS, por marcação e recaptura
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Summary: | Neste artigo implementa-se o programa capture para inferir o numero total de táxis na cidade do rio grande, brasil, utilizando dados de marcação e recaptura. A estimação refere-se a uma população fechada para a qual o tamanho populacional verdadeiro de 240 táxis é conhecido. As informações de marcação e recaptura foram coletadas ao longo de sete ocasiões amostrais. A análise efetuada em capture seleciona o modelo M como o mais apropriado aos dados. A estimativa de máxima verossimilhana de 225 táxis subestima o valor real. Esta subestimativa está de acordo com estudos simulados em que o modelo M é selecionado quando o modelo gerador dos dados é M, o qual acreditamos ser o modelo conceitualmente mais adequado no presente caso. No entanto, a subestimativa é suficientemente pequena para que se confunda com o erro amostral, uma vez que o intervalo de 95% de confiança [213, 246] cobre o verdadeiro valor. A metodologia aqui proposta tem baixo custo, sendo de fácil implementação. É uma possível fonte para dados reais e pode ser um recurso didático para o estudo de modelos de marcação e recaptura. Palavras-Chave: programa capture, abundância, modelos de marcação e recaptura |
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Estimação do tamanho da frota de táxis na cidade do Rio Grande, RS, por marcação e recapturaprograma captureabundânciamodelos de marcação e recapturaNeste artigo implementa-se o programa capture para inferir o numero total de táxis na cidade do rio grande, brasil, utilizando dados de marcação e recaptura. A estimação refere-se a uma população fechada para a qual o tamanho populacional verdadeiro de 240 táxis é conhecido. As informações de marcação e recaptura foram coletadas ao longo de sete ocasiões amostrais. A análise efetuada em capture seleciona o modelo M como o mais apropriado aos dados. A estimativa de máxima verossimilhana de 225 táxis subestima o valor real. Esta subestimativa está de acordo com estudos simulados em que o modelo M é selecionado quando o modelo gerador dos dados é M, o qual acreditamos ser o modelo conceitualmente mais adequado no presente caso. No entanto, a subestimativa é suficientemente pequena para que se confunda com o erro amostral, uma vez que o intervalo de 95% de confiança [213, 246] cobre o verdadeiro valor. A metodologia aqui proposta tem baixo custo, sendo de fácil implementação. É uma possível fonte para dados reais e pode ser um recurso didático para o estudo de modelos de marcação e recaptura. Palavras-Chave: programa capture, abundância, modelos de marcação e recapturaUniversidade Federal do Rio Grande2007-12-14info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttps://periodicos.furg.br/vetor/article/view/439VETOR - Journal of Exact Sciences and Engineering; Vol. 9 (1999); 89-97VETOR - Revista de Ciências Exatas e Engenharias; v. 9 (1999); 89-972358-34520102-7352reponame:Vetor (Online)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGCopyright (c) 2014 VETOR - Revista de Ciências Exatas e Engenhariasinfo:eu-repo/semantics/openAccessWalter, TatianaKinas, Paul Gerhard2023-03-22T15:42:37Zoai:periodicos.furg.br:article/439Revistahttps://periodicos.furg.br/vetorPUBhttps://periodicos.furg.br/vetor/oaigmplatt@furg.br2358-34520102-7352opendoar:2023-03-22T15:42:37Vetor (Online) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)false |
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Neste artigo implementa-se o programa capture para inferir o numero total de táxis na cidade do rio grande, brasil, utilizando dados de marcação e recaptura. A estimação refere-se a uma população fechada para a qual o tamanho populacional verdadeiro de 240 táxis é conhecido. As informações de marcação e recaptura foram coletadas ao longo de sete ocasiões amostrais. A análise efetuada em capture seleciona o modelo M como o mais apropriado aos dados. A estimativa de máxima verossimilhana de 225 táxis subestima o valor real. Esta subestimativa está de acordo com estudos simulados em que o modelo M é selecionado quando o modelo gerador dos dados é M, o qual acreditamos ser o modelo conceitualmente mais adequado no presente caso. No entanto, a subestimativa é suficientemente pequena para que se confunda com o erro amostral, uma vez que o intervalo de 95% de confiança [213, 246] cobre o verdadeiro valor. A metodologia aqui proposta tem baixo custo, sendo de fácil implementação. É uma possível fonte para dados reais e pode ser um recurso didático para o estudo de modelos de marcação e recaptura. Palavras-Chave: programa capture, abundância, modelos de marcação e recaptura |
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