| Type |
Article |
| Date |
1975-06 |
| Language |
English |
| Author(s) |
Laurec Alain, Le Gall Jean-Yves |
| Source |
Bulletin of the Far Seas Fisheries (Far Seas Fisheries Research Laboratory), 1975-06 , N. 12 , P. 181-204 |
| Mot-Clé(s) |
Histoire Ifremer |
| French abstract |
Disposant des captures par unité d'effort de la flottille palangrière thonière japonaise atlantique (CPUE - mensuelles) pour les stocks nord et sud de germon Thunnus alalunga, deux techniques différentes d'analyse ont eté développées afin d'estimer les différentes composantes de cet indice d'abondance : tendance annuelle, composante saisonnière, incidence de l'effort de pêche, et composante résiduelle non identifiable. Les deux techniques intègrent ces composantes soit dans un modèle additif, soit dans un modèle multiplicatif et permettent d'assigner à la dérive (tendance) une allure continue ou discontinue " en escalier ". La première technique simple dite des "moyennes mobiles" s'applique uniquement au cas d'une série complète sans lacune. La seconde technique, plus puissante, généralisation de la première fait appel aux méthodes régressives et permet de traiter une série incomplète présentant des lacunes. [OCR NON CONTRÔLE] |
| Abstract |
Two different statistical techniques of analysis have been worked out in order to analyse the components of available data of catch per unit of effort (C. P. U. E. by month), used as an abundance index, for the Atlantic Japanese tuna longline fishery harvesting north-southern stocks of albacore (Thunnus alalunga). These techniques have been developed in order to estimate different components of this abundance index, such as yearly trend, a seasonal component, fishing effort impact, and unknown residual component. Both techniques combine these components either in an additive model or multiplicative one and allow to assign to the trend a continuous or discrete (stepwise) shape. The first technique is simple, it is called " moving average " and applies exclusively to complete sets of data without blank. The second technique is more powerful, it is a generalization of the first one, it uses the regressive methods and applies to complete or incomplete sets of data. [NOT CONTROLLED OCR] |
| Full Text |
| File |
Pages |
Size |
Access |
| publication-5085.pdf |
24 |
887 KB |
Open access |
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