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Detecting spatial aggregation from distance sampling: a probability distribution model of nearest neighbor distance

机译：从距离采样中检测空间聚集：最近邻居距离的概率分布模型

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Spatial point pattern is an important tool for describing the spatial distribution of species in ecology. Negative binomial distribution (NBD) is widely used to model spatial aggregation. In this paper, we derive the probability distribution model of event-to-event nearest neighbor distance (distance from a focal individual to its «-th nearest individual). Compared with the probability distribution model of point-to-event nearest neighbor distance (distance from a randomly distributed sampling point to the n-th nearest individual), the new probability distribution model is more flexible. We propose that spatial aggregation can be detected by fitting this probability distribution model to event-to-event nearest neighbor distances. The performance is evaluated using both simulated and empirical spatial point patterns.
机译：空间点格局是描述生态系统物种空间分布的重要工具。负二项分布（NBD）已广泛用于对空间聚集进行建模。在本文中，我们推导了事件到事件的最近邻居距离（从焦点个体到其第n个最近个体的距离）的概率分布模型。与点到事件的最近邻居距离（从随机分布的采样点到第n个最近个体的距离）的概率分布模型相比，新的概率分布模型更加灵活。我们建议可以通过将这种概率分布模型拟合到事件到事件的最近邻居距离来检测空间聚集。使用模拟和经验空间点模式对性能进行评估。

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