Aplicação de modelos circulares em análises da borda para validação em estudos de idade de tubarões

Autores

  • Diego Vicente de Souza FERREIRA de Souza FERREIRA Departamento de Informática e Estatí­­stica, Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)
  • Humber Agrelli de ANDRADE Departamento de Pesca e Aquicultura, UFRPE
  • Rosangela Paula Teixeira LESSA Departamento de Pesca e Aquicultura, UFRPE http://orcid.org/0000-0002-9217-1215

Palavras-chave:

modelos estatí­­sticos, Pseudocarcharias kamoharai, Isurus oxyrinchus, critério de informação, anéis etários

Resumo

A análise de validação é fundamental em estudos de idade de peixes. Nas últimas décadas, as pesquisas nesta área foram frequentemente baseadas em análises do incremento marginal em vértebras, e os resultados têm sido interpretados com base em inspeções visuais de gráficos, pois interpretações subjetivas podem levar a conclusões equivocadas. Recentemente, modelos estatí­­sticos com a distribuição de probabilidade de Bernoulli e com mistura de distribuições circulares foram propostos como solução objetiva em estudos baseados na análise do tipo de borda. Neste trabalho, diversos destes modelos foram utilizados para analisar dados dos tubarões mako (Isurus oxyrinchus) e crocodilo (Pseudocarcharias kamoharai). Os resultados sugerem que, em algumas circunstí­¢ncias, não se obtêm evidências conclusivas. As estimativas dos parí­¢metros são imprecisas se o tamanho amostral é pequeno. Não há garantias de que uma amostra grande resultará em uma estimação de parí­¢metros e em uma análise de validação bem sucedida. Para obter evidências conclusivas em análises dos tipos de bordas, são necessários modelos adequados e também dados acurados. O uso do Critério de Informação de Akaike pode resultar na seleção de modelos de mistura sobreparametrizados, enquanto que modelos simples são selecionados quando utilizado o Critério de Informação Bayesiano. O uso dos modelos estatí­­sticos circulares é um avanço em relação í­Â s abordagens subjetivas, mas mais estudos são necessários sobre distribuições de probabilidade assimétricas e sobre procedimentos para avaliar sobreparametrizações quando utilizados modelos de mistura.

Referências

ABRAMOWITZ, M. e STEGUN, I.A. 1965 Handbook of mathematical functions: with formulas,
graphs, and mathematical tables. Volume 55. 9a ed. New York: Dover Publications. 1046p.

AKAIKE, H. 1974 A new look at the statistical model identification. Automatic Control, IEEE
Transactions, 19: 716í 732.

AKAIKE, H. 1983 Information measures and model selection. Bulletin of the International Statistical Institute, 50: 277í 291.

BROTHERS, E.B. 1983 Sumary of round table discussions on age validation. In: PRINCE, E.D.
e PULOS, L.M. (eds) Proceedings of the international workshop on age determination of
oceanic pelagic fishes: tunas, billfishes, and sharks. NOAA Technical Report NMFS8. p.35-44.

BURNHAM, K. e ANDERSON, D. 2002 Model selection and multimodel inference: a practical
information-theoretic approach. 2a edição. New York: Springer-Verlag. 488p.

CAILLIET, G.M. e GOLDMAN, K.J. 2004 Age determination and validation in chondrichtyan
fishes. In: CARRIER J.; MUSICK, J.A.;HEITHANS, M.R. (eds) Biology of sharks and their relatives. Boca Raton: CRC Press. p.399-447.

CAILLIET, G.M.; MARTIN, L.K.; KUSHER, D.;WOLF, P.; WELDON, B.A. 1983 Techniques for
enhancing vertebral bands in age estimation of California elasmobranchs. In: PRINCE, E.D. e
PULOS, L.M. (eds) Proceedings of the international workshop on age determination of oceanic pelagic fishes: tunas, billfishes and sharks. NOAA Technical Report NMFS8. p.157í 165.

CAILLIET, G.M.; SMITH, W.D.; MOLLET, H.F.;GOLDMAN, K.J. 2006 Age and growth studies
of chondrichthyan fishes: the need for consistency in terminology, verification, validation, and growth function fitting.Environmental Biology of Fishes, 77: 211í 228.

CAMPANA, S.E. 2001 Accuracy, precision and quality control in age determination, including a
review of the use and abuse of age validation methods. Journal of Fish Biology, 59: 197í 242.

CAMPANA, S.E.; NATANSON, L.J.; MYKLEVOLL,S. 2002 Bomb dating and age determination of
large pelagic sharks. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 59: 450í 455.

CASSELMAN, J.M. 1983 Age and growth assessment of fish from their calcified structures -
techniques and tools. In: PRINCE, E.D. e PULOS, L.M. (ed.) Proceedings of the international
workshop on age determination of oceanic pelagic fishes: tunas, billfishes, and sharks. NOAA
Technical Report NMFS8. p.1-18.

FISHER, N.I. 1995 Statistical Analysis of Circular Data. Australia: Cambridge University Press. 514p.

GOLDMAN, K. 2005 Age and growth of elasmobranch fishes. In: MUSICK, J.A. e BONFIL, R. Management techniques for elasmobranch fisheries. Edited by Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). FAO Fisheries Technical Paper. p.76í 102.

HILBORN, R. e WALTERS, C.J. 1992 Quantitative fisheries stock assessment. New York: Champan
and Hall. 570p.

JAMMALAMADAKA, S.R. e SENGUPTA, A. 2001 Topics in circular statistics (Series Multivariate
analysis: vol. 5). Singapore: World Scientific Press. 335p.

LESSA, R.; SANTANA, F.M.; DUARTE-NETO, P.2006 A critical appraisal of marginal increment
analysis for assessing temporal periodicity in band formation among tropical sharks.Environmental Biology of Fishes, 77: 309í 315.

LEVY, P. 1939 L’addition des variables aléatoires définies sur une circonférence. Bulletin de la
Société Mathématique, 67: 1í 41.

NELDER, J.A. e MEAD, R. 1965 A simplex method for function minimization. The Computer Journal,
7: 308í 313.

OKAMURA, H. e SEMBA, Y. 2009 Novel statistical method for validating the periodicity of vertebral growth band formation in elasmobranch fishes. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 66: 771í 780.

OKAMURA, H.; PUNT, A.E.; SEMBA, Y; ICHINOKAWA, M. 2013 Marginal increment analysis: a new statistical approach of testing for temporal periodicity in fish age verification.Journal of Fish Biology, 82: 1239í 1249.

PIERCY, A.; CARLSON, J.; SULIKOWSKI, J.; BURGESS, G. 2007 Age and growth of the scalloped hammerhead shark, Sphyrna lewini, in the north-west Atlantic Ocean and Gulf of Mexico. Marine Freshwater Research, 58: 34í 40.

QUINN, T. J. e DERISO, R.B. 1999 Quantitative fish dynamics. New York: Oxford University Press.
542p.

R CORE TEAM. 2011 R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for
Statistical Computing 1, 409. Disponí­­vel em:http://www.rí project.org Acesso em: 26 Ago. 2011.

SCHWARZ, G. 1978 Estimating the dimension of a model. Annals of Statistics, 6: 461í 464.

SMITH, S.E. 1984 Timing of vertebral band deposition in tetracycline injected leopard
sharks. Transactions of American Fisheries Society, 113: 308í 313.

SUGIURA, N. 1978 Further analysis of the data by Akaike’s information criterion and the finite
corrections. Communications in Statistics Theory and Methods, 7: 13í 26

Downloads

Publicado

2018-07-07

Edição

Seção

Artigo cientí­fico

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)