增强的统计模型将有助于保护虎鲸和其他物种

生态学家需要了解野生动物的行为以保护物种，但是在动物在水下或进入我们无法轻易到达的区域的情况下，跟随动物可能是昂贵的、危险的，或者有时是不可能的。

科学家们转向了下一个最好的东西：可以连接到动物身上并捕获有关运动、呼吸频率、心率等信息的生物记录设备。

然而，要准确了解被标记的动物在其环境中的行为，需要进行统计分析，尤其是在动物运动方面，而且统计学家使用的方法总是在不断发展，以充分利用庞大而复杂的数据集。可用。

海洋与渔业研究所 (IOF) 和 UBC 统计系的研究人员最近进行的一项研究通过改进可用于识别无法识别的动物行为的统计工具，使我们更接近于了解北方居民虎鲸的行为。可以直接观察。

“我们在这篇论文中真正解决的问题是试图找出一些不容易建模的精细行为，”统计系博士生、该研究的主要作者 Evan Sidrow 说。“这是一个以秒为单位发现行为的问题——可能是 10 到 15 秒。通常情况下，鲸鱼会环顾四周，然后积极游动一秒钟以到达新位置。我们正试图观察转瞬即逝的行为，例如鲸鱼抓鱼。”

研究团队改进了一种基于隐马尔可夫模型的统计工具，有助于解开隐藏在动物运动数据集中的奥秘。

“传统的隐马尔可夫模型在非常精细的范围内分解，”Sidrow 说。“那是因为使用基本类型的隐马尔可夫模型无法捕捉到的数据结构。我们正试图用这个模型来捕捉它——我们正试图解释传统隐马尔可夫模型无法解释的这种‘摇摆不定’。”

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