Hardcover. Bayesian Analysis of Capture-Recapture Data with Hidden Markov Models: Theory and Case Studies in R and NIMBLE introduces ecologists and statisticians to a powerful and unifying framework for analyzing capture-recapture data. Hidden Markov models (HMMs) have become a cornerstone in modern population ecology, offering a flexible way to decompose complex processes such as survival, recruitment, and dispersal into simpler building blocks, while explicitly accounting for the fact that we only observe imperfect data rather than the true underlying states. Combined with Bayesian inference, HMMs provide a natural and transparent approach to handle uncertainty, explore model structures, and draw robust conclusions. This book illustrates how to bring these ideas to life using the R package NIMBLE, a fast-developing environment for building and fitting hierarchical models.Key Features:A clear introduction to the principles of Bayesian statistics, HMMs, and the NIMBLE packageStep-by-step tutorials showing how to implement a wide range of capture-recapture models for open populationsFully reproducible examples with data and R code, following a learning by doing philosophyCase studies drawn from the ecological literature, illustrating how to apply methods to real-world conservation questionsPractical guidance on model specification, coding strategies, and interpretation of resultsWritten in an accessible style, this book is designed for ecologists, wildlife biologists, and conservation scientists who already use R and wish to deepen their modeling toolkit, as well as statisticians interested in ecological applications. Beginners will find a self-contained path into Bayesian capture-recapture modeling, while experienced researchers will discover a flexible framework to extend and adapt to their own data and questions. Introduces ecologists and statisticians to a powerful and unifying framework for analysing capture-recapture data. Hidden Markov models (HMMs) have become a cornerstone in modern population ecology. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.

N� de ref. del art�culo 9781032154237

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Bayesian Analysis of Capture-Recapture Data with Hidden Markov Models (Hardcover)
Editor: Taylor & Francis Ltd
Fecha de publicaci�n: 2026
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1032154233
ISBN 13: 9781032154237
Encuadernaci�n: Hardcover
Estado: new

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Sinopsis

Bayesian Analysis of Capture-Recapture Data with Hidden Markov Models: Theory and Case Studies in R and NIMBLE introduces ecologists and statisticians to a powerful and unifying framework for analyzing capture-recapture data. Hidden Markov models (HMMs) have become a cornerstone in modern population ecology, offering a flexible way to decompose complex processes such as survival, recruitment, and dispersal into simpler building blocks, while explicitly accounting for the fact that we only observe imperfect data rather than the true underlying states. Combined with Bayesian inference, HMMs provide a natural and transparent approach to handle uncertainty, explore model structures, and draw robust conclusions. This book illustrates how to bring these ideas to life using the R package NIMBLE, a fast-developing environment for building and fitting hierarchical models.

Key Features:

A clear introduction to the principles of Bayesian statistics, HMMs, and the NIMBLE package
Step-by-step tutorials showing how to implement a wide range of capture-recapture models for open populations
Fully reproducible examples with data and R code, following a “learning by doing” philosophy
Case studies drawn from the ecological literature, illustrating how to apply methods to real-world conservation questions
Practical guidance on model specification, coding strategies, and interpretation of results

Written in an accessible style, this book is designed for ecologists, wildlife biologists, and conservation scientists who already use R and wish to deepen their modeling toolkit, as well as statisticians interested in ecological applications. Beginners will find a self-contained path into Bayesian capture-recapture modeling, while experienced researchers will discover a flexible framework to extend and adapt to their own data and questions.

Acerca del autor

Olivier Gimenez is a Research Director at the French National Centre for Scientific Research (CNRS), based at the Centre for Functional and Evolutionary Ecology (CEFE) in Montpellier. Trained as a statistician, he works at the interface of ecology, statistical modelling, and the social sciences, with a particular interest in human-wildlife interactions and population ecology. He coordinates several interdisciplinary projects focusing on mammals and their interactions with human activities. He is the founder of the Statistical Ecology Research Network (GDR Ecologie Statistique), a national network dedicated to statistical ecology. For more than 15 years, he has been teaching statistics to ecologists - especially Bayesian statistics over the past decade - to master’s and PhD students.

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Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a CitiRetail, ABC Books c/o International Logistics, Unit 2D Gatwick Gate Industrial Estate, RH11 0TG, Lowfield Heath, United Kingdom, 44 020 3290 3457, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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A la atenci�n de: (CitiRetail, ABC Books c/o International Logistics, Unit 2D Gatwick Gate Industrial Estate, RH11 0TG, Lowfield Heath, United Kingdom, 44 020 3290 3457)

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