Bayesian hierarchical model used to analyze regression between fish body size and scale size: application to rare fish species Zingel asper

Abstract

Back-calculation allows to increase available data on fish growth. The accuracy of back-calculation models is of paramount importance for growth analysis. Frequentist and Bayesian hierarchical approaches were used for regression between fish body size and scale size for the rare fish species Zingel asper. The Bayesian approach permits more reliable estimation of back-calculated size, taking into account biological information and cohort variability. This method greatly improves estimation of back-calculated length when sampling is uneven and/or small.

Le rétrocalcul permet d’augmenter le nombre de données disponibles pour l’analyse de la croissance des poissons. La précision des modèles de régression est cruciale pour l’analyse de la croissance. Deux approches hiérarchiques, Bayésienne et fréquentiste, sont proposées pour l’analyse de la régression entre la taille du poisson et la taille de l’écaille, en prenant pour exemple, une espèce rare, l’apron Zingel asper. L’approche Bayésienne hiérarchique donne une estimation plus fiable de la taille rétrocalculée des poissons pour des échantillons de petite taille,en prenant en compte des informations biologiques sur l’espèce et la variabilité au sein des cohortes. Cette méthode améliore nettement l’estimation de la longueur rétrocalculée dans le cas d’échantillonnages réduits ou mal distribués.