重现贝叶斯时空模型分析的 cjfas 论文数据与 R 代码

资源摘要信息:"cjfas-bycatch-INLA-SPDE:cjfas 论文的数据和 R 代码" 1. 背景介绍 本文档是一篇发表在加拿大渔业和水产科学杂志上的研究论文的数据和R代码的存储库。论文的题目为“将贝叶斯时空模型应用于加拿大北极渔业兼捕”，文章发表于2015年，卷号为72，期号为2，页码为186-197。该研究的DOI可以在下列网址查询：http://www.nrcresearchpress.com/doi/abs/10.1139/cjfas-2014-0159#.VRalgEZTTZg。这个存储库是为了让研究人员能够重现该论文的分析结果而创建的。 2. 目录内容 存储库中包含了两个主要的文件夹：Data和Rcodes。 a. Data文件夹 - gridpred.txt：这是一个4 x 4公里的网格文件，用于空间预测。 - fackdata.txt：这是格陵兰鲨鱼兼捕数据，数据格式为计数。 - etopo1_bedrock.xyz：此文件包含了来自NOAA ETOPO1的巴芬湾测深数据。 - EEZ文件夹：这个文件夹中包含了shapefile文件，用于表示加拿大西北大西洋专属经济区（EEZ）的地理边界。 b. Rcodes文件夹 - Allm：这个文件包含了使用R编程语言编写的代码，用于执行贝叶斯时空模型分析。 3. 标签说明 存储库中唯一的标签是“R”，这表明该项目是使用R语言进行数据分析和模型构建的。R是一种主要用于统计分析、图形表示和报告生成的编程语言和软件环境。 4. 贝叶斯时空模型 贝叶斯时空模型是一种统计模型，它结合了贝叶斯推断和时空分析。在渔业研究中，这种模型可以帮助科学家理解和预测在特定时间和特定地点的渔获量。贝叶斯方法允许研究者将先验知识整合到模型中，而时空分析则考虑了数据随时间和空间的变化。 5. INLA与SPDE方法 在R语言中，INLA（Integrated Nested Laplace Approximations）方法被用来进行贝叶斯推断，这是一种计算上更为高效的替代MCMC（Markov Chain Monte Carlo）的方法。SPDE（Stochastic Partial Differential Equations）方法用于构建在空间分析中用于描述数据相关性的模型。两者结合，可以更有效地分析和预测具有复杂空间结构和时间序列数据的渔业兼捕问题。 6. 兼捕（Bycatch）数据的处理 兼捕是渔业中不可避免的现象，指的是捕捞过程中捕获到非目标种群的海洋生物。这篇研究使用贝叶斯时空模型来分析格陵兰鲨鱼兼捕数据，尝试找出兼捕发生的时空规律，以及如何利用这些规律来改进渔业管理和减少对非目标种群的影响。 7. R语言在数据分析中的应用 R语言是一种在统计领域广泛使用的开源编程语言和软件环境。它包含了丰富的数据分析工具包，特别是在时空数据分析领域。本存储库的Rcodes文件夹中包含的代码，是用于执行相关数据分析和模型构建的核心。 8. 数据库与代码的重现性 科学研究中非常重要的一点是实验结果的重现性。存储库的提供允许其他研究人员下载同样的数据和分析代码，确保他们能够复现论文中的研究结果，验证其有效性和可靠性。 9. 结论 该存储库是科学研究和数据分析的一个典型示例，展示了如何通过共享数据和代码来提高研究的透明度和可信度。它也反映了当前科学研究中对开放科学实践的重视，使得其他研究者能够访问到用于分析的关键数据，并且能够以相同的参数和方法进行重现和验证工作。