A Review of the Use of Conditional Likelihood in Capture-Recapture Experiments

Nous présentons une perspective moderne de l'approche par vraisemblances conditionnelles de l'analyse des expériences de capture-recapture. Nous montrons que ces vraisemblances conditionnelles relèvent d'un modèle linéaire généralisé, ce qui permet l'application des nombreuses méthodes élaborées dans ce cadre. Pour replacer ces applications dans leur contexte, nous passons en revue quelques-unes des approches existantes dans les modèles de capture-recapture avec probabilités de capture hétérogènes au sein de populations fermées. Nous décrivons, en particulier, l'utilisation de modèles de mélange paramétriques et non paramétriques, et examinons de façon plus détaillée le cas où les probabilités de capture sont fonction de covariables. We present a modern perspective of the conditional likelihood approach to the analysis of capture-recapture experiments, which shows the conditional likelihood to be a member of generalized linear model (GLM). Hence, there is the potential to apply the full range of GLM methodologies. To put this method in context, we first review some approaches to capture-recapture experiments with heterogeneous capture probabilities in closed populations, covering parametric and non-parametric mixture models and the use of covariates. We then review in more detail the analysis of capture-recapture experiments when the capture probabilities depend on a covariate.