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 ====== Modelos multi-estados ======
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-No modelo de população aberta de Cormack-Jolly-Seber, o qual estamos interessados em estimar a probabilidade de sobrevivência dos indivíduos marcados de uma população, temos somente duas possíveis situações ao longo da amostragem: o animal foi marcado e detectado, ou ele não foi detectado. Estas detecções (condicionadas ao animal estar vivo e na área de estudo) e não-detecções são representadas por "1"s e "0"s no histórico de captura de cada animal marcado. O modelo multi-estados mais simples é uma generalização do modelo de Cormack-Jolly-Seber onde o indivíduo pode ter sido capturado em mais de um "estado", ou seja, em cada ocasião de captura ele pode estar em uma condição diferente. Estes estados podem representar áreas geográficas, condições reprodutivas (reproduzindo ou não-reproduzindo), condições corporais (nutrido ou sub-nutrido, doente ou não doente), dentre outras. Nestes modelos são estimadas as probabilidades de transição entre estes estados, bem como probabilidades de sobrevivência e detecção para cada um dos estados. Se tivermos um estudo com dois estados dos indivíduos, por exemplo, teremos no histórico de capturas três possíveis situações: A (capturado no estado A), B (capturado no estado B) e "0" (não detectado).
+Com o modelo de população aberta de Cormack-Jolly-Seber estamos interessados em estimar a probabilidade de sobrevivência dos indivíduos marcados de uma população. Neste caso temos somente duas situações ao longo da amostragem: o animal foi marcado e detectado, ou ele não foi detectado. Estas detecções (condicionadas ao animal estar vivo e na área de estudo) e não-detecções são representadas por "1"s e "0"s no histórico de captura de cada animal marcado. O modelo multi-estados mais simples é uma generalização do modelo de Cormack-Jolly-Seber em que o indivíduo pode ter sido capturado em mais de um "estado", ou seja, em cada ocasião de captura ele pode estar em uma condição diferente. Estes estados podem representar áreas geográficas, condições reprodutivas (reproduzindo ou não-reproduzindo), condições corporais (nutrido ou sub-nutrido, doente ou não doente), dentre outras. Nestes modelos são estimadas as probabilidades de transição entre estes estados, bem como probabilidades de sobrevivência e detecção para cada um dos estados. Se tivermos um estudo com dois estados dos indivíduos, por exemplo, teremos no histórico de capturas três possíveis situações: A (capturado no estado A), B (capturado no estado B) e "0" (não detectado).
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 ===== Exercício 10: Multi-estados com dados simulados =====
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+  * {{:roteiros:multi.inp|Arquivos de dados}}
+  * {{http://piLaboratory.github.io/bie5703/multiestados.html|Roteiro em R - RMark}}