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Consequences of assuming an incorrect error structure in von Bertalanffy growth models: a simulation study

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The underlying sources of growth variability in a population cannot generally be known, so when modelling growth it is important to understand the consequences of assuming an incorrect error structure. In this study, four error models for a von Bertalanffy growth curve with asymptotic length parameter L and growth rate parameter k are considered. Simulations are carried out in which data are generated according to one of the models and fitted assuming each of the models to be true. This is done for two types of data: direct age–length and tag–recapture. For direct age–length data, the consequences of not accounting for individual growth variability, or assuming the wrong source of variability, are minor, even when individual variability is high or data coverage is poor. For tag–recapture data, some substantial biases in growth estimates can arise when individual variability exists but is not accounted for. Importantly, however, incorporating variability in just one parameter (be it L or k), even if the variability truly stems from the other or both parameters, generally leads to much smaller biases than assuming no individual variability. Often the alternative models cannot be distinguished using standard model selection procedures, so caution is warranted in using model selection to draw inferences about underlying sources of growth variability.

Comme les sources sous-jacentes de la variabilité de la croissance ne peuvent généralement pas être connues, il est important, lorsqu'on développe des modèles de croissance, de comprendre les conséquences d'adopter une structure d'erreur incorrecte. Dans notre étude, nous examinons quatre modèles d'erreur pour une courbe de croissance de von Bertalanffy avec des paramètres de longueur à l'asymptote L et de taux de croissance k. Nous avons fait des simulations dans lesquelles les données sont générées d'après l'un des modèles et ajustées en supposant que chacun des modèles soit vrai. Nous avons utilisé deux types de données : des données directes d'âge et de longueur et des données de marquage–recapture. Dans le cas des données directes d'âge et de longueur, les conséquences de ne pas tenir compte de la variabilité individuelle de la croissance et de choisir la mauvaise source de variabilité sont mineures, même lorsque la variabilité individuelle est forte ou que la couverture des données est réduite. Pour ce qui est des données de marquage et de recapture, il peut se produire des erreurs importantes dans les estimations de la croissance lorsqu'il existe une variabilité individuelle et qu'on n'en tient pas compte. À noter particulièrement que l'introduction de la variabilité dans seulement l'un des paramètres (soit L ou k), même lorsque la variabilité origine en fait de l'autre paramètre ou des deux paramètres, entraîne une réduction beaucoup plus importante des erreurs que si l'on présuppose l'absence de variabilité individuelle. Il est souvent impossible de distinguer entre les différents modèles de rechange à l'aide des méthodes standard de sélection des modèles; il faut donc être prudent en faisant la sélection des modèles avant de tirer des conclusions sur les sources sous-jacentes de la variabilité de la croissance.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: 2007-04-01

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  • Published continuously since 1901 (under various titles), this monthly journal is the primary publishing vehicle for the multidisciplinary field of aquatic sciences. It publishes perspectives (syntheses, critiques, and re-evaluations), discussions (comments and replies), articles, and rapid communications, relating to current research on cells, organisms, populations, ecosystems, or processes that affect aquatic systems. The journal seeks to amplify, modify, question, or redirect accumulated knowledge in the field of fisheries and aquatic science. Occasional supplements are dedicated to single topics or to proceedings of international symposia.
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