Estimation of growth parameters based on length-stratified age samples

Response-selective stratified sampling (RSSS) has been well studied in the statistical literature; however, the application of the resulting statistical theories and methods to a specific case of RSSS in fisheries studies, namely length- stratified age sampling (LSAS), is inadequate. We review nine estimation approaches for RSSS found in the statistical and fisheries science literature in terms of three sampling components: the first phase length composition sample, the second phase age composition sample, and the sampling scheme. We compare the performance in terms of RRMSE (relative root mean squared error) for von Bertalanffy (vonB) growth model parameter estimation using an extensive simulation study. We further demonstrate methods by applying the two best-performing and the most popular methods to estimate the vonB model parameters for American plaice (Hippoglossoides platessoides) in NAFO Divisions 3LNO. Our simulations demonstrated that mis-specifying one or more of the three sampling components increases the RRMSEs, and this effect is magnified when the age distribution is incorrectly specified. The optimal approach for data based on LSAS is the empirical proportion approach, and we recommend this method for growth parameter estimation based on LSAS data. L'echantillonnage stratifie a selectivity basee sur la reponse (ESSR) est un sujet bien etudie dans la documentation statistique, mais l'application des theories et methodes statistiques en decoulant a un cas precis d'ESSR dans les etudes sur les peches, a savoir l'echantillonnage d'ages stratifie selon la longueur (EASL), est inadequate. Nous passons en revue neuf approches d'estimation pour l'ESSR relevees dans la documentation statistique et sur les sciences halieutiques au vu de trois composants de l'echantillonnage, soit l'echantillon de la composition des longueurs de la premiere phase, l'echantillon de la composition des ages de la deuxieme phase et le plan d'echantillonnage. Nous en comparons la performance a la lumiere de l'erreur quadratique moyenne relative (EQMR) pour l'estimation des parametres du modele de croissance de von Bertalanffy (vonB) en utilisant une vaste etude de simulation. Nous faisons en outre la demonstration de methodes en appliquant les deux methodes les plus performantes et les methodes les plus populaires pour estimer les parametres du modele vonB pour la plie canadienne (Hippoglossoides platessoides) dans les divisions 3LNO de l'OPANO. Nos simulations demontrent que la definition erronee d'au moins un des trois composants de l'echantillonnage accroit les EQMR, et cet effet est amplifie si la repartition des ages est definie incorrectement. L'approche optimale pour des donnees basees sur l'EASL est l'approche des proportions empiriques, et nous recommandons cette methode pour l'estimation des parametres de croissance basee sur des donnees d'EASL. [Traduit par la Redaction]
Introduction Modeling and estimation of the relationship between fish length and age (i.e., growth) is an important component of fisheries science. Growth models are used in many ways, including the [...]