ADMB – Chile

Aplicación de métodos cuantitativos en pesquerías empleando ADMB


Descripción

Este curso estará orientado a explorar los principales métodos cuantitativos que han sido empleados por la biología pesquera con fines de evaluar el estado de explotación de recursos pesqueros, con énfasis en su aplicación por medio de métodos avanzados computacionales. En específico, el curso se orientará a la descripción y utilización del paquete de programación AD Model Builder (ADMB). ADMB es una herramienta multifuncional con propósitos estadísticos y numéricos de optimización, principalmente para modelos no-lineales altamente parametrizados (modelos estadísticos edad-estructurados) o cuya estructura estadística incluye efectos aleatorios de modelamiento (modelo estado-espacio, modelos lineales mixtos). Durante el curso, más que cubrir un check list sobre los tópicos necesarios para la aplicación de los modelos codificados en ADMB, el foco de las actividades estará orientado a construir por medio seudo-códigos C++, un conjunto de modelo poblacionales simples, como también, modificar modelos con estructura compleja. ADMB es un paquete de libre acceso (http://admb-project.org), que recientemente ha incrementado la asistencia a usuarios, por medio de foros de discusión o listas de distribución de e-mails. Lo anterior posibilita una mayor red de apoyo a usuarios nuevos.

Estrategia

El curso se dividirá en dos secciones. La primera corresponde a una sección teórica (8 horas) que cubrirá aspectos sobre la estructura lógica de programación en ADMB y su relación con los aspectos teóricos de los principales métodos cuantitativos. La segunda sección (24 horas) se centrará en la aplicación de modelos ADMB en laboratorio. Estas secciones serán alternadas entre jornadas de mañana y tarde.

Horario     9:00 – 13:00 / 15:00 – 18:00

Objetivo General

Potenciar las capacidades lógicas de programación para la implementación de modelos avanzados en biología pesquera.

Contenido

  • Introducción a ADMB
  • Estructura de programación
  • Modelos estadísticos simples
  • Error estándar y matriz de correlaciones
  • Modelos multi-paramétricos
  • Estimación de incertidumbre
  • Aplicación de variables aleatorias
  • Estimación de Incertidumbre

Presentaciones, códigos & ejercicios

  1. Al menos 4 secciones ADMB
  2. Especificación de parámetros
  3. Estimación de Incertidumbre
  4. Explicación del modelo estadístico (verosimilitud, distribuciones a priori)
  5. Gráficas de ajustes a series de abundancia

Manuales & Soporte

Bibliografìa

  1. Branch, T. A., E. M. N. Abubaker, S. Mkango, and D. S. Butterworth. 2007. Separating southern blue whale subspecies based on length frequencies of sexually mature females. Marine Mammal Science. 23: 803-833.
  2. Deriso, R.B., Maunder, M.N., and Skalski, J.R. 2007. Variance estimation in integrated assessment models and its importance for hypothesis testing. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 64: 187-197
  3. Maunder, M.N. and Watters, G.M. 2003. A general framework for integrating environmental time series into stock assessment models: model description, simulation testing, and example. Fishery Bulletin, 101: 89-99.
  4. Maunder, M.N., Skaug, H.J., Fournier, D.A., and Hoyle, S.D. 2008. Comparison of estimators for mark-recapture models: random effects, hierarchical Bayes, and AD Model Builder. In: Modeling Demographic Processes in Marked Populations. Eds. Thomson, D.L., Cooch, E.G., and Conroy, M.J. Environmental and Ecological Statistics 3: 917-948.
  5. Meyey, R. Fournier, D., and Berg, A. 2003. Stochastic Volatility: Bayesian Computation Using Automatic Differentiation and the Extended Kalman Filter. The Econometrics Journal, 6: 408-420.
  6. Nielsen, A., and Lewy, P. 2002. Comparison of the frequentist properties of Bayes and the maximum likelihood estimators in an age-structured fish stock assessment model. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 59(1):136-143.
  7. Sibert, J. and D. Fournier. 2001. Possible models for combining tracking data with conventional tagging data. Electronic Tagging and Tracking in Marine Fisheries. Sibert, J. R. and J. Nielsen (eds), pp 443-456.
  8. Skaug, H.J., Frimannslund, L., Øien, N. 2007. Historical population assessment of Barents Sea harp sea’s (Pagophilus groenlandicus). ICES Journal of Marine Science 64: 1356-1365.
  9. Wang SP, Sun CL, Punt AE, et al. 2007. Application of the sex-specific age-structured assessment method for swordfish, Xiphias gladius, in the North Pacific. Ocean Fisheries Research 84(3): 282-300
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3 thoughts on “ADMB – Chile

  1. Muy interesante, pero no aparece fecha ni lugar en donde impartirás el curso, ¿o ya lo diste?
    Soy un estudiante de doctorado tratando de usar ADMB. Aunque ya tengo mi código corriendo, tengo problemas como obtención de nan’s y, cuando pongo límites a los parámetros, el ADMB termina en los límites de muchos de éstos.
    Usando datos artificiales las cosas no han sido tan problemáticas, pero el usar datos reales ha sido un via crucis.

    • Hola Edgar,

      El curso se realizo hace algunas semanas atras, aun falta actualizar la paginas y los post (mi tiempo ha estado ajustado)… Cuentame, de donde eres y en que estas trabajando, quizas te peuda dar una mano. Saludos
      JC

  2. Estimado Juan Carlos, tomé un curso de ADMB en la UDEC contigo. Para mi mala suerte perdí la información de mi computador e intento descargar los archivos, pero me dice pagina no encontrada, las ppts las descargue sin problemas pero los tpl no he podido. Hay algún otro lugar donde pueda descargar esta info?

    saludos,

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