Hidden Markov models: Pitfalls and opportunities in ecology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hidden Markov models (HMMs) and their extensions are attractive methods for analysing ecological data where noisy, multivariate measurements are made of a hidden, ecological process, and where this hidden process is represented by a sequence of discrete states. Yet, as these models become more complex and challenging to understand, it is important to consider what pitfalls these methods have and what opportunities there are for future research to address these pitfalls. In this paper, we review five lesser known pitfalls one can encounter when using HMMs or their extensions to solve ecological problems: (a) violation of the snapshot property in continuous‐time HMMs; (b) biased inference from hierarchical HMMs when applied to temporally misaligned processes; (c) sensitive inference from using random effects to partially pool across heterogeneous individuals; (d) computational burden when using HMMs to approximate models with continuous state spaces; and (e) difficulty linking the hidden process to space or environment. This review is for ecologists and ecological statisticians familiar with HMMs, but who may be less aware of the problems that arise in more specialised applications. We demonstrate how each pitfall arises, by simulation or example, and discuss why this pitfall is important to consider. Along with identifying the problems, we highlight potential research opportunities and offer ideas that may help alleviate these pitfalls. Each of the methods we review are solutions to current ecological research problems. We intend for this paper to heighten awareness of the pitfalls ecologists may encounter when applying these more advanced methods, but we also hope that by highlighting future research opportunities, we can inspire ecological statisticians to weaken these pitfalls and provide improved methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».