1. GALTON-WATSON PROCESS AND BAYESIAN INFERENCE: A TURNKEY METHOD FOR THE VIABILITY STUDY OF SMALL POPULATIONS
- Author
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C. Bertrand, Bénédicte Fontez, M. Kerioui, T. Daufresne, Mathématiques, Informatique et STatistique pour l'Environnement et l'Agronomie (MISTEA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Ecologie fonctionnelle et biogéochimie des sols et des agro-écosystèmes (UMR Eco&Sols), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), MethodS in Patients-centered outcomes and HEalth ResEarch (SPHERE), Université de Tours (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Nantes - UFR des Sciences Pharmaceutiques et Biologiques, Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Université de Tours-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Nantes - UFR des Sciences Pharmaceutiques et Biologiques, Cloez, Bertrand, and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
- Subjects
FOS: Computer and information sciences ,0106 biological sciences ,Extinction probability ,Stochastic modelling ,Offspring ,Computer science ,Population ,Bayesian inference ,010603 evolutionary biology ,01 natural sciences ,Statistics - Applications ,010104 statistics & probability ,[SDV.EE.ECO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems ,[STAT.AP] Statistics [stat]/Applications [stat.AP] ,[SDV.EE.ECO] Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems ,Applied mathematics ,Turnkey ,Quantitative Biology::Populations and Evolution ,Applications (stat.AP) ,0101 mathematics ,education ,education.field_of_study ,[STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP] ,Extinction ,Small population size ,Galton–Watson process ,Population model ,Deterministic system - Abstract
Sharp prediction of extinction times is needed in biodiversity monitoring and conservation management.The Galton-Watson process is a classical stochastic model for describing population dynamics. Its evolution is like the matrix population model where offspring numbers are random. Extinction probability, extinction time, abundance are well known and given by explicit formulas. In contrast with the deterministic model, it can be applied to small populations.Parameters of this model can be estimated through the Bayesian inference framework. This enables to consider nonarbitrary scenarios.We show how coupling Bayesian inference with the Galton-Watson model provides several features: i) a flexible modelling approach with easily understandable parameters ii) compatibility with the classical matrix population model (Leslie type model) iii) A non-computational approach which then leads to more information with less computing iv) a non-arbitrary choice for scenarios, parameters… It can be seen to go one step further than the classical matrix population model for the viability problem.To illustrate these features, we provide analysis details for two examples whose one of which is a real life example.
- Published
- 2019