The role of variability and uncertainty in testing hypotheses involving parameters in stochastic demographic models

$50.00 plus tax (Refund Policy)

Buy Article:

Abstract:

Hierarchical/random effect models provide a statistical framework for estimating variance parameters that describe temporal and spatial variability of vital rates in population dynamic models. In practice, estimates of variance parameters (e.g., process error) from these models are often confused with estimates of uncertainty about model parameter estimates (e.g., standard errors). These two sources of “error” have different implications for predictions from stochastic models. Estimates of process error (or variability) are useful for describing the magnitude of variation in vital rates over time and are a feature of the modeled process itself, whereas estimates of parameter standard errors (or uncertainty) are necessary for interpreting how well we are able to estimate model parameters and whether they differ among groups. The goal of this comment is to illustrate these concepts in the context of a recent paper by A.W. Reed and N.A. Slade (Can. J. Zool. 84: 635–642 (2006)). In particular, we will show that their “hypothesis tests” involving mean parameters are actually comparisons of the estimated distributions of vital rates among groups of individuals.

Les modèles des effets hiérarchiques/aléatoires fournissent un cadre statistique pour estimer les paramètres de variance qui décrivent la variabilité temporelle et spatiale des taux vitaux dans les modèles démographiques dynamiques. En pratique, les estimations des paramètres de la variance (p. ex., l’erreur de processus) d’après ces modèles sont souvent confondues avec les estimations de l’incertitude reliée à l’estimation des paramètres du modèle (p. ex., les erreurs types). Ces deux sources d’«erreur» ont des conséquences différentes sur les prédictions des modèles stochastiques. Les estimations des erreurs de processus (la variabilité) sont utiles pour décrire l’amplitude de la variation des taux vitaux dans le temps et sont des composantes du processus modélisé lui-même, alors que les estimations des erreurs types des paramètres (l’incertitude) sont nécessaires pour interpréter dans quelle mesure il est possible de bien estimer les paramètres du modèle et pour savoir si ceux-ci diffèrent d’un groupe à un autre. Le but de notre commentaire est d’illustrer ces concepts dans le contexte d’un article récent par A.W. Reed et N.A. Slade (Can. J. Zool. 84: 635–642 (2006)). En particulier, nous démontrons que leurs «tests d’hypothèses» concernant les paramètres moyens sont en fait des comparaisons des distributions estimées des taux vitaux chez les groupes d’individus.

Document Type: Discussion

Publication date: November 1, 2006

More about this publication?
  • Published since 1929, this monthly journal reports on primary research contributed by respected international scientists in the broad field of zoology, including behaviour, biochemistry and physiology, developmental biology, ecology, genetics, morphology and ultrastructure, parasitology and pathology, and systematics and evolution. It also invites experts to submit review articles on topics of current interest.
  • Information for Authors
  • Submit a Paper
  • Subscribe to this Title
  • Terms & Conditions
  • Sample Issue
  • Reprints & Permissions
  • ingentaconnect is not responsible for the content or availability of external websites
Related content

Tools

Favourites

Share Content

Access Key

Free Content
Free content
New Content
New content
Open Access Content
Open access content
Subscribed Content
Subscribed content
Free Trial Content
Free trial content
Cookie Policy
X
Cookie Policy
ingentaconnect website makes use of cookies so as to keep track of data that you have filled in. I am Happy with this Find out more