这是与E. Matechou, X.Wang和C.Villa合作的作品

估计种群的丰度是许多野生动物种群监测计划和生态研究的基本目标。n -混合模型通常用于估算基于调查抽样的物种的绝对丰度。它们提供了一种简单而经济的方法来估计绝对丰度，同时考虑到检测的不完善。然而，当n -混合物模型在经典框架内拟合时，发现了一些问题。特别是，发现了参数可识别性问题和可能产生无限丰度估计的情况，同时也提出了对不同模型规格下绝对丰度的相当不同的估计的关切。

在这项工作中，我们考虑在贝叶斯框架内拟合n -混合模型。我们应用一类来自评分规则的客观先验对于一些现有的和新的n -混合物模型的公式。这些客观的先验分布可以是适当的，不依赖于模型。考虑到模拟数据和真实数据，我们将客观先验的结果与使用标准先验获得的结果进行了比较。最后，我们正在通过贝叶斯因子和其他贝叶斯工具进行n -混合模型的模型选择。