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by **Eurycea** » Tue Jun 01, 2010 5:09 pm

I've been searching the forums and not having much luck finding any answers on this.

I get the "wonky" SEs in many of my models.

I'm evaluating a set of 49 RD closed population estimation models, the goal being to estimate N, to test whether counts vary linearly with respect to N, and whether detection probability is constant over time. I've set S to be constant (a somewhat, but not totally, arbitrary decision), partly because almost all models with S varying by time return ridiculous estimates (i.e. partial convergence issues). Even within this set of 49 S(.) models, many contain wonky SE's.

I realize this could be due to data sparseness, etc., but am uncertain what exactly can be done about it. Some models of this group work just fine, even with more parameters than some that have non-sense estimates.

Questions:
(1) Is it legitimate to simply toss out models with convergence issues and compare the rest based on AIC? Is there a science to doing this?

(2) Can it ever be legitimate to keep a model with some convergence issues, say when one gamma parameter is wonky, but everything else looks "fine"?

(3) Is it ever acceptable to constrain parameters simply on the basis of numerical convenience, without strong biological reason (as I have done with S)? I've read published studies that do similar things, and I can make a case for S being relatively constant but feel guilty about doing it...I suspect the saints of mark-recapture are trying to tell me something.

Nate

by **jlaake** » Tue Jun 01, 2010 5:17 pm

Very likely that you are fitting models that are too complex for your data and thus the "wonky" results. It is important to understand that the parameter counts from MARK will often not count parameters that are at boundaries and this happens very often when overly complex models are fitted to data that are not sufficient to support them. Thus, the AICc is artifically reduced and they appear to be competitive. Start with simple models and make sure that your models have converged. You can help that process by using the simpler models to provide starting values for the more complex models. After you have made sure that you have gotten all of the models to converge, make sure they have the correct parameter count and if they do not then adjust the number of parameters. This should solve most or all of your problems.

by **cooch** » Tue Jun 01, 2010 6:02 pm

jlaake wrote:Very likely that you are fitting models that are too complex for your data and thus the "wonky" results. It is important to understand that the parameter counts from MARK will often not count parameters that are at boundaries and this happens very often when overly complex models are fitted to data that are not sufficient to support them. Thus, the AICc is artificially reduced and they appear to be competitive. Start with simple models and make sure that your models have converged. You can help that process by using the simpler models to provide starting values for the more complex models. After you have made sure that you have gotten all of the models to converge, make sure they have the correct parameter count and if they do not then adjust the number of parameters. This should solve most or all of your problems.

In addition to Jeff's helpful suggestions, you might try using the 'alternative optimization' (simulated annealing) for some of the more general models in your candidate model set - especially if you can build them with PIMs-only. Convergence issues are often the result of an interaction of (i) sparse data, (ii) choice of link functions, and (iii) vagaries of the optimization routine. You can use PIM only to force a sin link, which sometimes helps with estimation at the boundary, and the SA optimization will rule out nastiness like local optima (not usually an issue with the RD, but always worth checking). If (ii) and (iii) don't improve things, then you're left with (i), which isn't solvable, but can be somewhat mitigated by the methods Jeff refers to.

by **Eurycea** » Tue Jun 01, 2010 6:24 pm

Thank you all for the responses. I will implement your suggestions, and post back here with the results and/or more questions.

I should note that all the models are simple PIM models.

Cheers!

by **Eurycea** » Fri Jul 09, 2010 10:10 am

I've implemented these suggestions on a subset of my models, and for the most part, nothing really changes. In other words, out of my original candidate model set (~50 models), most of the ones that had partial convergence failure, still do. My follow-up question is this:

Is it data-dredging if I slightly revise my candidate model set after running into this convergence problem? I thought of another way to partition my S parameter by time- I tried something that made a little more sense with respect to how the population might expect to respond- instead of keeping S constant or time varying by all periods, I chose unique estimates of S for the last several time periods but kept constant for the first group. This makes biological sense (to me) for reasons I won't get into in this post. This approach improved my best model scores for one population, didn't help for the other. Is this post-hoc pseudo discovery cheating? It wasn't something I took directly from the results of the first analysis.

I wondering if I should just stick with my original candidate set or go with the revised addition? In this particular case, I am not testing competing models to directly test a hypothesis, but to obtain the best parameter estimates, to subsequently test another hypothesis. I know this approach has some potential problems, and if I could program the whole thing together I would (in WinBUGS or something), but that's another project/tangent.

by **Eurycea** » Fri Sep 24, 2010 2:23 pm

Here are some of the results from the "best" model for one dataset:

The model was S(.) y'(t) y''(t) p(t,t)=c(t,t), i.e. constant survival, Markovian movement (time specific), recapture=capture rate, but p is time-specific within and among primary periods. Notice the "boundary" estimates for some of the gammas. Good or crap?

Code: Select all: Standard Error and Confidence Intervals Corrected for c-hat = 2.4000000 Real Function Parameters of {S(.) p(s,s)=c(s,s) markov} 95% Confidence Interval Parameter Estimate Standard Error Lower Upper ------------------------- -------------- -------------- -------------- -------------- 1:S 0.9321639 0.0073381 0.9162893 0.9452081 2:Gamma'' 0.2349690 0.0880205 0.1052510 0.4450405 3:Gamma'' 0.3303407 0.1035541 0.1646337 0.5525202 4:Gamma'' 0.2517644 0.1042592 0.1021103 0.4988864 5:Gamma'' 0.6477684 0.0694387 0.5031863 0.7695449 6:Gamma'' 0.6106876 0.0656985 0.4771619 0.7294478 7:Gamma'' 0.4112055 0.1091081 0.2240449 0.6281480 8:Gamma'' 0.0009453 17.7157447 0.0000000 0.9999978 9:Gamma'' 1.0000000 0.0000000 1.0000000 1.0000000 10:Gamma' 1.0000000 0.0000719 0.9998592 1.0001408 11:Gamma' 0.8846750 0.1486553 0.3061153 0.9925590 12:Gamma' 1.0000000 0.0000002 0.9999996 1.0000004 13:Gamma' 1.0000000 0.0000001 0.9999998 1.0000002 14:Gamma' 0.9939590 0.0141585 0.6180958 0.9999402 15:Gamma' 0.9962916 0.0048194 0.9542079 0.9997114 16:Gamma' 0.3814759 28.8373122 0.0000000 1.0000000 17:p Session 1 0.2157273 0.0394846 0.1482797 0.3029424 18:p Session 1 0.1474746 0.0294121 0.0985833 0.2148342 19:p Session 1 0.1401618 0.0283149 0.0932619 0.2053066 20:p Session 2 0.2369507 0.0346173 0.1758478 0.3112666 21:p Session 2 0.1634143 0.0271242 0.1169209 0.2237122 22:p Session 2 0.1606907 0.0268357 0.1147524 0.2204399 23:p Session 3 0.1784445 0.0358282 0.1185819 0.2596255 24:p Session 3 0.1437951 0.0308164 0.0932395 0.2152554 25:p Session 3 0.1923043 0.0377983 0.1287477 0.2772516 26:p Session 4 0.2092510 0.0320215 0.1533254 0.2788570 27:p Session 4 0.2177919 0.0328697 0.1601986 0.2889662 28:p Session 4 0.1907457 0.0301606 0.1384606 0.2568875 29:p Session 5 0.1904554 0.0346256 0.1315615 0.2675898 30:p Session 5 0.1082369 0.0224484 0.0714436 0.1606994 31:p Session 5 0.1051147 0.0219739 0.0691704 0.1565951 32:p Session 6 0.2817169 0.0486849 0.1966244 0.3859436 33:p Session 6 0.2383760 0.0436916 0.1633805 0.3340508 34:p Session 6 0.1516937 0.0330426 0.0975579 0.2282713 35:p Session 7 0.2889797 0.0596938 0.1869777 0.4180168 36:p Session 7 0.0929762 0.0273713 0.0514669 0.1622376 37:p Session 7 0.1256435 0.0331947 0.0736261 0.2062301 38:p Session 8 0.3236231 0.0540746 0.2276960 0.4370914 39:p Session 8 0.1890467 0.0400293 0.1226061 0.2800017 40:p Session 8 0.1089422 0.0297843 0.0627988 0.1823925 41:p Session 9 0.1706466 0.0421306 0.1029822 0.2694167 42:p Session 9 0.3033714 0.0638432 0.1941300 0.4404847 43:p Session 9 0.1706466 0.0421306 0.1029822 0.2694167 44:N Session 1 820.4802200 124.0685784 577.3058063 1063.6546337 45:N Session 2 736.2167600 86.5551607 566.5686450 905.8648750 46:N Session 3 583.0346900 90.6432155 405.3739877 760.6953923 47:N Session 4 714.2835500 79.7165271 558.0391568 870.5279432 48:N Session 5 968.5285800 154.0236879 666.6421518 1270.4150082 49:N Session 6 410.0054900 54.7066349 302.7804855 517.2304945 50:N Session 7 391.5965700 72.6297918 249.2421781 533.9509619 51:N Session 8 330.0647300 47.1329354 237.6841765 422.4452835 52:N Session 9 362.3750300 61.3372568 242.1540067 482.5960533

Website · by **dhewitt** » Fri Sep 24, 2010 3:20 pm

I have to admit that I don't know which model you are using here and what Gamma is in this context. But, it looks like some Gammas are well estimated and near 1. So it could be that you have estimates near 1 and not enough data to estimate anything beyond that. If you fix them to 1, what is the effect on model selection stats and other estimates in the model?

Overall, there are enough troublesome estimates that you probably need some simplification of the model structure. But this is guesswork partly for me because of incomplete understanding.

by **Eurycea** » Fri Sep 24, 2010 3:21 pm

from this tread:

viewtopic.php?f=1&t=189&p=4600#p4600

dhewitt wrote:So you'd remove a model from consideration because it has one boundary estimate? In many cases that would be nonsensical. What if the parameter was really very close to 0 or 1? We have estimates that boundary because annual survival (in CJS) is very high on a long-lived animal and even thousands of animals tagged and tens to hundreds recaptured in a year cannot pull an estimate off of 1 (SE=0) [at least without a Bayesian prior!]. In these cases I am not convinced that the degree to which the model selection statistics (e.g., AICc) are "misleading" makes it necessary to toss the model (I haven't in papers I've published). How can the log likelihood value be "importantly" (significantly?) affected (for model selection purposes) when essentially the boundary estimate is telling you that there is little information in the likelihood for that parameter to begin with? I suppose one way to assess this would be to look at the model with the boundary estimate and then also a model with the parameter fixed (to 0 or 1, whichever is appropriate) and see what the -2logL difference is between the two. Hadn't thought of this before but it sounds like a good idea (pending lashings from the "big wheels").

You're correct that this topic needs more work, and I'd love to hear the big wheels weigh in, but it's probably better under a new thread on the forum if there's interest.

In the end, if you have exhausted all reasonable avenues for understanding "issues" in your analysis, all you can do is be complete in describing them and their potential effects on your inference and then see whether it flies.

I posted above an example. No, in some cases I do have just one estimate that is a boundary or has a SE of 142 and a CI from 0 to 1 (more or less) and I don't have a problem with those when there is just ONE. The issue is when I have a lot of my "top" models giving me wonky stuff. I don't think the dataset is that bad, but maybe you can tell me. Here's a piece of one of them:

10 primary periods, 30 secondary (3 each). All primary are 1 month apart (secondary 1 day apart), except the last interval, is 18 months apart.

Code: Select all: /* W 59 */ 000000000000000000010100000 1 ; /* W 60 */ 000000000000001010000100000 1 ; /* W 62 */ 000000000000001000000000000 1 ; /* W 66 */ 000000000000000000001000000 1 ; /* W 67 */ 000000000000000100100100000 1 ; /* W 69 */ 000000000000001000000000000 1 ; /* W 73 */ 000000000000000000100010000 1 ; /* W 74 */ 000000000000001100000000000 1 ; /* W 76 */ 000000000000011000000000000 1 ; /* W 80 */ 000000000000000000010100000 1 ; /* W 83 */ 000000000000001000000100000 1 ; /* W 88 */ 000000000000000110001000000 1 ; /* W 90 */ 000000000000010000000000000 1 ; /* W 94 */ 000000000000000000101001000 1 ; /* W 95 */ 000000000000010111100100000 1 ; /* W 97 */ 000000000000001000000000000 1 ; /* W 98 */ 000000000001100100000011000 1 ; /* W 108 */ 000000000000000000010000000 1 ; /* W 109 */ 000000000000001000000000000 1 ; /* W 111 */ 000000000000001000000000000 1 ; /* W 116 */ 000000000000000100100000000 1 ; /* W 118 */ 000000000000100000000000000 1 ; /* W 122 */ 000000000000000000101000000 1 ; 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/* W 192 */ 000000000000000000100000000 1 ; /* W 193 */ 000000000000010000000000000 1 ; /* W 195 */ 000000000000100000000000000 1 ; /* W 206 */ 000000000000000000010111000 1 ; /* W 207 */ 000000000000001000000000000 1 ; /* W 209 */ 000000000000001000000000000 1 ; /* W 213 */ 000000000000000000001000000 1 ; /* W 214 */ 000000000000000111000000000 1 ; /* W 216 */ 000000000000100000000000000 1 ; /* W 220 */ 000000000000000000111110000 1 ; /* W 221 */ 000000000000001000000000000 1 ; /* W 223 */ 000000000000100000000000000 1 ; /* W 227 */ 000000000000000000010010000 1 ; /* W 228 */ 000000000000110001000100000 1 ; /* W 230 */ 000000000000100000000000000 1 ; /* W 235 */ 000000000000000100000000000 1 ; /* W 237 */ 000000000000100000000000000 1 ; /* W 241 */ 000000000000000000100000000 1 ; /* W 242 */ 000000000000011110000000000 1 ; /* W 244 */ 000000000000100000000000000 1 ; /* W 255 */ 000000000000000000010000000 1 ; /* W 256 */ 000000000000001000000100000 1 ; /* W 258 */ 000000000000001000000000000 1 ; 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/* W 13040 */ 000000000001000000000000000 1 ; /* W 13041 */ 000010000010000000000000000 1 ; /* W 13048 */ 000000010000000000000000000 1 ; /* W 13055 */ 000100100000000000000000000 1 ; /* W 13062 */ 010001000000000000000000000 1 ; /* W 13069 */ 000000000110000000000000000 1 ; /* W 13076 */ 101000010000000000000000000 1 ; /* W 13083 */ 000000010000100000000000000 1 ; /* W 13132 */ 001100000001000000000000000 1 ; /* W 13146 */ 000000000000000000000100000 1 ; /* W 13181 */ 000100100000000000000000000 1 ; /* W 13223 */ 000000000000000000000010000 1 ; /* W 13230 */ 001000000000000000000000000 1 ; /* W 13279 */ 100000000100000000000000000 1 ; /* W 13398 */ 001000000000000000000000000 1 ; /* W 13405 */ 010010010000000000000000000 1 ; /* W 13412 */ 000000000110000000000000000 1 ; /* W 13426 */ 100001000000000000000000000 1 ; /* W 13475 */ 001001010110000000000000100 1 ;

by **Eurycea** » Fri Sep 24, 2010 3:32 pm

dhewitt wrote:I have to admit that I don't know which model you are using here and what Gamma is in this context. But, it looks like some Gammas are well estimated and near 1. So it could be that you have estimates near 1 and not enough data to estimate anything beyond that. If you fix them to 1, what is the effect on model selection stats and other estimates in the model?

Overall, there are enough troublesome estimates that you probably need some simplification of the model structure. But this is guesswork partly for me because of incomplete understanding.

Gammas are temporary emigration estimates, this is a robust design.

I tried fixing parameters 9,10, 12 and 13 = 1. No change in QAICc and very small changes in parameter estimates.

The thing that confuses me, is that even for simple model structures, I can get these issues. BUT it depends on the model- some complex model structures give me very good results, and that make biological sense to me as well (that probably being worth a few shards of pocket lint). Almost across the board, it is with either survival or temporary emigration estimates, not with the p's or N's. So it's something to do with the open population parameters. I ran a reduced model as suggested in that previous thread, and get a c-hat of 2.7 or so for this particular dataset (on the full time CJS), however the other datasets with the same issues have c-hats very close to 1. I don't know what to make of this.

Thanks,

Nathan

Website · by **dhewitt** » Fri Sep 24, 2010 3:41 pm

I am no expert on RD analyses and should probably shut up at this point. Nonetheless, it doesn't surprise me that the main challenge is disentangling survival and temp. emigration -- that's a tough beast. In general, it sounds to me like your task is to decide on what makes a reasonable simplified model to start with. I can't help with the GOF and median c-hat stuff for these models. Can you coerce Bill Kendall into being interested? :)

P.S. -- Good one on the pocket lint.

www.phidot.org

How to deal with partial convergence failture in RD?

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