【摘 要】
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捕获-再捕获模型是用于解决群体样本大小估计等问题的一种经典方法,在许多涉及数量估计的领域都有着广泛的应用。本文首先简单介绍了该方法的流程,几种基础的模型,以及R.M.Fe
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捕获-再捕获模型是用于解决群体样本大小估计等问题的一种经典方法,在许多涉及数量估计的领域都有着广泛的应用。本文首先简单介绍了该方法的流程,几种基础的模型,以及R.M.Fewster和R.E.Jupp于2009年关于模型通常形式的相关研究结果。接下来对于R.M.Fewster等的研究结果通过编程进行数据模拟分析进行实现,主要为样本大小的极大似然估计和条件极大似然估计,同时进一步运用了Bootstrap方法和随机扰动方法得到结果,并与普通方法的结果进行比较。最终的模拟结果验证了R.M.Fewster等的部分结论,并且发现在较为简单的模型中三种方法有着比较接近的结果,在较为复杂,容易出现误差的模型中随机扰动方法可以取得更好的结果。
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