Hirohisa Kishino

岸野 洋久

Traditional Chinese

RISM (Repository of the Institute of Statistical Mathematics) / 統計数理研究所 学術研究リポジトリ

（9）統計数理研究所研究活動γ（κ）一∫二戸（ξ）∫（ξ）郁／戸（x）／肌）一∫二沢（ξ）！（ξ）郁（γ）135となる．この曲線をR（κ）のR（κ）による近似曲線と呼ぶ．又，（6）のF∫．アに対応して＾．虎が得られる．これを非近似度と呼ぶ．γを目的変量，Xを補助変量とすると【2】で示した方法でこの曲線をもとに有意選出法を与えることが出来る．                  参考文献［1コ 田口．r経済分析と多次元解析」東洋経済新報杜，昭和59年［2コ 田口．「順位を基礎とする統計学の数学的方法のある種の体系化について」統教研彙報，第11巻第2号，  昭和39年             目視にもとづく鯨資源推定  その2                                 岸  野  洋  久 ライントラソセクト法は予め設定されたコースに沿って目視観測するべきだが，実際には鯨種および群れサイズの確認の為発見された鯨は接近される接近方式が採られていた．シミュレーションにより，鯨が不均質に分布しているときは，この方式は推定にバイアスを生ずることがわかった．ここで双眼鏡による発見メカニズムとハザードレイトとの関係を見てみる． 噴気間隔をτ。とし，双眼鏡の距離別識別関数を2（7）として，一回の噴気が双眼鏡の視野に入る時間をTとおくと，船との相対位置（プ，θ）における鯨のハザードレイトん（γ，θ）は1一七舳肌一轤P一・一州）几（テ∈（1，1・州と表わされる．Tの分布は角度別努力量分布と双眼鏡の視角および角速度から計算される． ところで，鯨がバッチ状に分布しているときは調査の発見頭数の分散は大きくなるが，このことについて考察を加える．パッチの中心がなす分布を特性測度λ。（κ）〃をもつポアソン場N。（伽），中心κのパッチ内における鯨の分布を特性測度λ1（Z一κ）aZをもつポアソン場N1（刑（aZ）とすると，海域λ内の鯨の頭数はN（λ）一∫ム州κ）〃〕（a・）と表わされる．ここでN。，N1ω；κ∈R2は独立である．川（λ））一亙（州））・ム〃）aκ∬ん（ふ一κ）λ1（締一κ）a・1仇となる．第2項が不均質性による分散の増加を表わす．λ1として正規分布型。（2πσ2）’’exP｛一1z一κ12／2σ21をとると，平均濃度λ。Cを固定したとき，この項はパッチ内の濃度Cに比例し，パッチ半径σの減少関数となっている．また，半径が無限小になった極限ではC亙（M（λ））となる．136 統計数理 第34巻 第1号 1986 一110，00     0．00     10000．00  一 ■ ■10．00  、∴．∴・1／   ．’．延20．00         、コ30．0040．OO   ∵え．ξぺ≒㌃＿劣I160．007、。。．∵．・㍍1’   ㌧‘1ド80．OO90．00100．00110．00喜60．OO 120．00工30．00           たわばりの広さはどのようにして決まるか                                長谷川  政  美 なわばりはそれによって個体の得る利益と，それを維持するための出費との収支という観点から理解できる．たわばりの面積Xの関数として利益3（X）と出費C（X）とがわかっており，純益！（X）＝3（X）一C（X）が適応度に対応すれば，最適ななわばりの面積ぽ，！（X）．を最大にするX＝X。、。として求めることができる（長谷川，種村，1986）．出費はC（X）＝々。X＋后。X2，利益はB（X）＝3。（1Te一「x）とする．！’（X）＝OなるXがX。。。である．つまり，図1で3’（X）とC’（X）の交点のXがX。。tである．ここで単位面積あたりの餌の量が増えるとどうなるかを考えてみる．その場合，利益関数のパラメータプ（b）C’（X）＝ム1＋2柘X〃！〃1！〃！’！！！！11！ （1／r，泌／θ）（aつ C’（X）1＝先1＋2島XB’（x）＝・即一・x （b）   （・）X．pt増大  X．pt減少なわばり面積（x）図1．

目視にもとづく鯨資源推定 (その2) (統計数理研究所 研究活動 (1985年度研究発表会要旨))

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