魚の漁獲データの欠落は、漁業管理において一般的な問題です。これは、商業漁師とレクリエーション漁師が獲得したすべての魚の正確で完全な記録を取得することが困難な場合があるためです。これにより、在庫評価のバイアスにつながる可能性があります。これは、魚の個体数の健康を判断し、漁獲制限を設定するために使用されます。
この問題に対処するために、研究者は「多重代入」と呼ばれる手法を使用して、欠落した漁獲データを推定しました。複数の代入には、異なるランダムに生成された数値で欠損値を記入することにより、複数のもっともらしいデータセットを作成することが含まれます。これらのデータセットは複数の株式評価を実施するために使用され、結果を組み合わせて魚の存在量と在庫状態の最終的な推定値を生成します。
研究者たちは、漁獲データの大部分が欠落している場合でも、複数の代入が魚の存在量と在庫状態の信頼できる推定値を生成することを発見しました。これは、漁獲データの欠落は以前の考えほど大きな問題ではない可能性があり、統計的方法を使用して株式評価と漁業管理においてこの問題を克服できることを示唆しています。
また、研究者たちは、商業漁獲記録、レクリエーション漁獲調査、科学研究データなど、さまざまなデータソースを使用すると、帰属漁獲データの精度が改善されることを発見しました。これは、複数のデータソースを使用すると、漁獲データの欠落に関連するバイアスと不確実性を減らすのに役立つことを示唆しています。
全体として、調査結果は、魚の漁獲データの欠落が、不足したデータを指示するために適切な統計的方法が使用されていれば、必ずしも株式評価と漁業管理の問題ではないことを示唆しています。これにより、より正確で信頼性の高い在庫評価につながり、最終的にはより持続可能な漁業管理慣行につながる可能性があります。
