例えば50匹の試験生物のフルライフサイクル試験をおこなったとき。試験データをもとに推移行列を作成して、個体群増加率を求めます。その時、データのばらつきはどう表現すべきなのでしょう？ ばらつきがないと条件間の差は評価しづらい？ ブートストラップなどのリサンプリング手法を使う？ でも何を使うべき？
そのあたりの疑問に対して、下の論文を読んでみました。
「個体群増加率の信頼限界」
Alvarez-Buylla E.R. and Slatkin M., 1991, Finding confidence limits on population growth rates, Trends Ecol Evol., 6(7), 221-224.
下のCaswellの教科書の第1版（1986）も引用されている総説。
大きく3つの手法が紹介されてます。 「Aij = aij + eij」として（aが真の値でeが誤差項）、テーラー展開近似をおこなう手法。生活史変量の分布が既知のときに、モンテカルロシミュレーションをおこなってλの分布を計算する手法。そして、ジャックナイフ法かブートストラップ法でリサンプリングする手法。
サンプル数が少ない時は、近似をおこなうとλのばらつきを過小評価してしまうことが多いので、MCシミュレーションかリサンプリングをすべし、とのことです。（というか自分はコンピュータ頼りの手法に毒されちゃっている?のか、解析的な方法を思いつきもしませんでした。）
Caswell H., 1986, Matrix population models, 1st Ed., John Wiley & Sons, Ltd. ISO 690.
第7章がまさにドンピシャの内容でした。この教科書、昔に結構読んだつもりになってましたが、全然読めてなかったです。（自分が図書館で借りたのは第1版ですが、目次を見る限り2001に出た第2版は何倍も記述が厚くなってそう。別の図書館で第2版 l.]をちょっと見てみた方が良いかも。）
上の総説と重複する部分が多いですが、具体例が豊富。
