In this paper, we present an improved methodology for estimating salmon escapements from stream count data. The new method uses a hierarchical Bayesian model that improves estimates in years when data are sparse by "borrowing strength" from counts in other years. We present a model of escapement and of count data, a hierarchical Bayesian statistical framework, a Gibbs sampling approach for evaluation of the posterior distributions of the quantities of interest, and criteria for determining when the model and inference are adequate. We then apply the hierarchical Bayesian model to estimating historical escapement and escapement timing for pink salmon (Oncorhynchus gorbuscha) returns to Kadashan Creek in Southeast Alaska.Résumé : On trouvera ici une méthodologie améliorée pour estimer les échappées de saumon à partir des données de dénombrement dans un cours d'eau. La nouvelle méthode utilise un modèle hiérarchique bayésien (HBM) qui améliore les estimations pour les années où les données sont rares en " empruntant de la puissance " aux dénombrements des autres années. Nous présentons un modèle pour les données d'échappées et de dénombrement, un cadre statistique hiérarchique bayésien, une stratégie d'échantillonnage de type Gibbs pour l'évaluation des distributions a posteriori des valeurs recherchées et des critères pour déterminer quand le modèle et les inférences sont adéquats. Nous appliquons le modèle HBM à l'estimation des échappées des années antérieures et du moment des retours des Saumons roses à Kadashan Creek dans le sud-est de l'Alaska.[Traduit par la Rédaction] Su et al. 1662
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