A Bayesian spatio-temporal analysis of markets during the Finnish 1860s famine

We develop a Bayesian spatio-temporal model to study pre-industrial grain market integration during the Finnish famine of the 1860s. Our model takes into account several problematic features often present when analysing multiple spatially interdependent time series. For example, compared with the error correction methodology commonly applied in econometrics, our approach allows simultaneous modeling of multiple interdependent time series avoiding cumbersome statistical testing needed to predetermine the market leader as a point of reference. Furthermore, introducing a flexible spatio-temporal structure enables analysing detailed regional and temporal dynamics of the market mechanisms. Applying the proposed method, we detected spatially asymmetric "price ripples" that spread out from the shock origin. We corroborated the existing literature on the speedier adjustment to emerging price differentials during the famine, but we observed this principally in urban markets. This hastened return to long-run equilibrium means faster and longer travel of price shocks, implying prolonged out-of-equilibrium dynamics, proliferated influence of market shocks, and, importantly, a wider spread of famine conditions

Spatio-temporal modeling of co-dynamics of smallpox, measles and pertussis in pre-healthcare Finland

Infections are known to interact as previous infections may have an effect on risk of succumbing to a new infection. The co-dynamics can be mediated by immunosuppression or -modulation, shared environmental or climatic drivers, or competition for susceptible hosts. Research and statistical methods in epidemiology often concentrate on large pooled datasets, or high quality data from cities, leaving rural areas underrepresented in literature. Data considering rural populations are typically sparse and scarce, especially in the case of historical data sources, which may introduce considerable methodological challenges. In order to overcome many obstacles due to such data, we present a general Bayesian spatio-temporal model for disease co-dynamics. Applying the proposed model on historical (1820-1850) Finnish parish register data, we study the spread of infectious diseases in pre-healthcare Finland. We observe that measles, pertussis and smallpox exhibit positively correlated dynamics such that any new infection increased mortality in all three diseases, indicating possibly general immunosuppressive effects at population level

Hirvikannan seuranta Suomessa : Menetelmä ja kannan kehitys tällä vuosituhannella

Suomen hirvikannan maa- ja metsätalousministeriön vuonna 2014 vahvistamaan hoitosuunnitelmaan perustuva tavoitteellinen hirvikannan hoito tarvitsee luotettavia työkaluja, joiden avulla voidaan arvioida hirvitalousalueille asetettujen hirvikantaa koskevien tavoitteiden toteutumista ja suunnitella tavoitteisiin johtavaa kannan verotusta. Suomen hirvikannan kokoa ja rakennetta arvioidaan Bayes-tilastotieteeseen pohjautuvan kannanarviomallin avulla. Mallilla tuotetaan hirvitalousalueittain hirvikannan koon ja rakenteen arvioiden aikasarja todennäköisyysväleineen vuodesta 2000 nykyhetkeen. Mallin ytimenä on populaatiomalli, jossa mallinnetaan erikseen aikuisten urosten ja naaraiden sekä uros- ja naarasvasojen lukumääriä vuoden kierrossa ja vuodesta toiseen. Populaatiomallin tuottamaa kannan kehitystä ehdollistaa siihen vaikuttavista prosesseista (lisääntyminen ja kuolleisuus) ja kannan koosta saatavissa oleva tieto. Lisääntymistä koskevaa tietoa saadaan metsästäjien hirvijahdin aikana tekemistä hirvihavainnoista ja kuolleisuutta koskevaa tietoa hirvikolareiden lukumäärästä, suurpetokantojen koon arviosta lasketusta poistumasta sekä mm. kirjallisuuteen perustuvasta arviosta muusta taustakuolleisuudesta. Kannan koosta ja sen kehityksestä saadaan tietoa jahdinaikaisten päivittäisten hirvihavaintojen lukumäärästä, metsästäjien ilmoittaman jahdin jälkeen jäävän hirvikannan koon arviosta, mahdollisista maa- ja lentolaskennoista sekä hirvikolareista. Mallinnus tehdään siten, että populaatiomalliin liitetään nämä tiedot uskottavuusfunktioiden kautta. Mallinnus toteutetaan R-ohjelmointiympäristössä käyttäen mallin parametrien estimoinnissa JAGS-ohjelmistoa. Mallilla saatujen tulosten perusteella hirvikanta on pienentynyt Suomessa tällä vuosituhannella noin 50 %. Vuosituhannen alussa suuri hirvikanta aiheutti paljon hirvikolareita ja vahinkoja metsätaloudessa ja hirvisaaliita kasvatettiin kannan pienentämiseksi. Myöhemmin vuoden 2015 jälkeen hirvitalousalueittain asetetut hirvikannan tiheyden ja rakenteen tavoitteet ovat ohjanneet hirvikannan säätelyä. Syksyn 2022 jahdin jälkeen 45,8 prosentilla hirvitalousalueista hirvitiheysarvio oli asetetussa tavoitehaarukassa. Hirvikannan lehmiä / sonni – suhde on pienentynyt hirvikannan voimakkaan pienentämisen yhteydessä joillain alueilla korkeiksikin kasvaneista lukemista melko lähelle tavoitteena olevaa tasoa 1,5. Aikuisia naaraita kohden laskettujen vasatuottojen trendinomainen pienentyminen tällä vuosituhannella on huolestuttavaa ja edellyttää ilmiön syiden selvittämistä

Do allopatric male Calopteryx virgo damselflies learn species recognition?

Peer reviewe

Multitype spatial point patterns with hierarchical interactions

Multitype spatial point patterns with hierarchical interactions are considered. Here hierarchical interaction means directionality: Points on a higher level of hierarchy affect the locations of points on the lower levels, but not vice versa. Such relations are common, for example, in ecological communities. Interacting point patterns are often modelled by Gibbs processes with pairwise interactions. However, these models are inherently symmetric, and the hierarchy can be acknowledged only when interpreting the results. We suggest the following trick allowing the inclusion of the hierarchical structure in the model. Instead of regarding the pattern as a realisation of a stationary multivariate point process, we build the pattern one type at a time according to the order of the hierarchy by using non-stationary univariate processes. As interactions connected to points x on a certain level are considered, the effect of the higher levels is interpreted as heterogeneity of the pattern x and the points on the lower levels are neglected owing to the hierarchical structure

Mikä virhemarginaali?

nonPeerReviewe

Oudokki, verrokki, riski ja moni muu : uusi tilastotieteen sanasto

Jyväskylän yliopiston tilastotieteen lehtori Harri Högmander arvioi sanaston, johon on koottu suomenkielisiä tilastotermejä. "Uusi tilastosanasto on niin perusteellinen ja perusteltu kooste, että sen termistön soisi tulevan alalle uudeksi standardiksi", hän kirjoittaa.nonPeerReviewe

Laskentamalli tuo uutta tietoa Suomen väestöhistoriasta

Taloushistorian ja tilastotieteen yhteistyö ulotti väestösarjat 1600-luvun puoliväliin asti. Jyväskylän yliopistossa kehitetty laskentamalli avaa uusia näkökulmia maan väestöhistoriaan ja yhteiskuntakehitykseen.nonPeerReviewe

A Bayesian Reconstruction of a Historical Population in Finland, 1647–1850

This article provides a novel method for estimating historical population development. We review the previous literature on historical population time-series estimates and propose a general outline to address the well-known methodological problems. We use a Bayesian hierarchical time-series model that allows us to integrate the parish-level data set and prior population information in a coherent manner. The procedure provides us with model-based posterior intervals for the final population estimates. We demonstrate its applicability by estimating the long-term development of Finland’s population from 1647 onward and simultaneously place the country among the very few to have an annual population series of such length available.peerReviewe

Estimation of Finnish moose population

Session abstract B3.2201