Метод устранения мешающего параметра в статистике пуассоновского потока точек | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2023. № 62. DOI: 10.17223/19988605/62/11

Метод устранения мешающего параметра в статистике пуассоновского потока точек

Сопоставление общего числа зарегистрированных следов с имеющимися в литературе оценками числа тигров показало наличие существенных различий на территории Приморского края. Для устранения вероятных ошибок исходные данные представляются неоднородным точечным пуассоновским потоком. Рассматривается задача обработки данных по расчету плотности населения амурского тигра в районах Приморского края. Первичным основанием для такого расчета послужила авторская выборка сведений регистрации следов хищника в зимний период. Рабочая методика учета следа моделируется процедурой раскраски точек потока в зависимости от вероятности обнаружения следа. Эта вероятность становится мешающим параметром, устранение которого производится заменой числа следов на долю следов в различных районах. Доказывается теорема о сходимости доли следов к предельному значению при устремлении к бесконечности параметра пуассоновского распределения, характеризующего общее число следов. Полученные результаты иллюстрируются картой, характеризующей расчетные доли следов амурского тигра в Приморском крае на учетный период 2005 г. Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Цициашвили Г.Ш. разработал математическую часть статьи. Бочарников В.Н. сформулировал содержательную постановку задачи и предоставил фактический материал. Краснопеев С.М. представил результаты вычислений в виде карты. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Скачать электронную версию публикации

Загружен, раз: 7

Ключевые слова

пуассоновский поток, раскраска точек потока, число следов, предельная теорема для доли числа следов

Авторы

ФИО	Организация	Дополнительно	E-mail
Цициашвили Гурами Шалвович	Институт прикладной математики ДВО РАН	профессор, доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник	guram@iam.dvo.ru
Бочарников Владимир Николаевич	Тихоокеанский институт географии ДВО РАН	доктор биологических наук, ведущий научный сотрудник	vbocharnikov@mail.ru
Краснопеев Сергей Михайлович	Тихоокеанский институт географии ДВО РАН	кандидат физико-математических наук, научный сотрудник	sergeikr@tigdvo.ru

Всего: 3

Ссылки

Амбарцумян Р.В., Мекке Й., Штойян Д. Введение в стохастическую геометрию. М.: Наука, 1989. 400 с.

Stoyan D. On some qualitative properties of the Boolean model of stochastic geometry // Z. angew. Math. Mech. 1979. V. 59. P. 447-454.

Stoyan D. Stereological formulae for size distribution through marked point processes // Prob. and Mat. Statist. 1982. V. 2. P. 161-166.

Суханов В.В. Модель пространственного распределения подвижных животных в разреженной популяции // Математиче ское моделирование природных систем: сб. ст. / ред. Е. В. Золотов, Б. И. Семкин. Владивосток: Дальнаука, 1981. С. 10-22.

Кингман Дж. Пуассоновские процессы. М.: МЦНМО, 2007. 136 с.

Пикунов Д.Г. Организация учета численности диких животных в Приморье // Вопросы производственного охотоведения Сибири и Дальнего Востока. Иркутск: ИСХИ, 1970. С. 165-173.

Пикунов Д.Г., Микелл Д.Г., Серёдкин И.В., Николаев И.Г., Дунишенко Ю.М. Зимние следовые учеты амурского тигра на Дальнем Востоке России (методика и история проведения учетов). Владивосток: Дальнаука, 2014. 132 с.

Bocharnikov V.N., Fomenko P.V., Krasnopeev S.M. Assessment of dynamics of Amur Tiger habitat quality influenced by natural and anthropogenic factors // Integrated Tools For Natural Resources Inventories In The 21st Century. 1998. P. 51-55.

Абрамов К.Г. К методике учета тигра // Вопросы организации и методы учета ресурсов фауны наземных позвоночных животных. М.: Изд-во АН СССР, 1961. С. 53-54.

Мурзин А.А. Построение модели динамики популяции Амурского тигра и прогнозные расчеты его численности на период с 2015 по 2022 г. // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2018. № 11. С. 333-340.

Кокс Д., Хинкли Д. Теоретическая статистика. М.: Мир, 1978. 560 с.

Young G.A., Smith R.L. Essentials of Statistical Inference. Cambridge University Press, 2005. 236 p. (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics).

Холево А.С. Статистические структуры квантовой механики и скрытые параметры. М.: Знание, 1985. 32 с.

Пикунов Д.Г., Серёдкин И.В., Солкин В.А. Амурский тигр (история изучения, динамика ареала, численности, экология и стратегия охраны). Владивосток: Дальнаука, 2010. 104 с.

Холево А.С. Квантовая информатика: прошлое, настоящее, будущее // В мире науки. 2008. № 7. С. 69-75.