Using likelihood to test for Lévy flight search patterns and for general power‐law distributions in nature
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
1. Ecologists are obtaining ever-increasing amounts of data concerning animal movement. A movement strategy that has been concluded for a broad variety of animals is that of Lévy flights, which are random walks whose step lengths come from probability distributions with heavy power-law tails. 2. The exponent that parameterizes the power-law tail, denoted micro, has repeatedly been found to be within the Lévy range of 1 < micro <or= 3. Here, we use Monte Carlo simulations to show that the methods used to infer the value of micro are inaccurate. 3. The widely used method of simply logarithmically transforming a standard histogram of movement lengths has been shown elsewhere to be problematic. Here, we further demonstrate how poor it is, and show that it actually biases estimates of micro towards the Lévy range of 1 < micro <or= 3, and can bias estimates towards the value of micro = 2. Thus, previous reports of animals undergoing Lévy flights, or of micro being close to the reported optimal value of micro = 2, may simply be a consequence of the bias generated by this method. 4. A technique that has been recently recommended is to logarithmically bin the data and then normalize the resulting histogram. We show that this technique also produces biased results, and suffers from similar problems as those just outlined, although to a lesser extent. 5. The proposed solution is to use likelihood. We find that calculating the maximum likelihood estimate of micro gives the most accurate results (having also tested the rank/frequency method). Likelihood has the further advantages of being the easiest method to implement, and of yielding accurate confidence intervals. Results are applicable to power-law distributions in general, and so are not restricted to inference of Lévy flights. 6. We also re-analyse a data set of grey seal movements that was originally reported to demonstrate Lévy flight behaviour. Using Akaike weights, we test four models, and find no evidence for Lévy flights. Overall, our results suggest that Lévy flights might not be as common as previously thought.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle