数据集概述
本数据集围绕生态学中缺失分类数据的处理问题，提供了分层贝叶斯模型的研究相关数据。包含用于解决分类数据缺失导致的错误推断问题的两种模型（经验贝叶斯模型和年度随机样本模型），以及模拟验证和麋鹿种群分类应用案例的数据，支持生态学种群结构分析研究。
文件详解
- 文档文件
- 文件名称：README_for_Data_Ketz.docx
- 文件格式：DOCX
- 字段映射介绍：包含数据集的详细说明文档，可能涵盖数据背景、模型方法、数据结构、使用说明等内容
- 压缩文件
- 文件名称：Data_Ketz.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内可能包含模型模拟数据、麋鹿种群分类应用数据、模型代码或输出结果等相关文件
适用场景
- 生态学种群结构分析: 用于处理分类数据缺失问题，准确估计种群中性别、年龄阶段等类别的比例
- 缺失数据处理方法研究: 验证分层贝叶斯模型在处理非随机缺失分类数据时的有效性和准确性
- 生态统计模型开发: 为开发更完善的生态学分类数据统计模型提供方法参考和数据支持
- 野生动物种群监测: 应用于麋鹿等野生动物种群的性别、年龄结构推断，优化种群管理策略
- 数据缺失机制分析: 研究分类数据缺失对生态推断结果的影响，提升数据分析的可靠性
