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捕获再捕获方法主要用于野生动物、渔业和生物学研究中，主要用来研究某一群体中个体的总数以及一些相关变量的分布，同时也广泛应用于特定人类群体数的估计、软件可靠性等领域。在野生动物调查等生态学研究中，大部分试验时都会记录被捕获动物的一些个体信息，例如年龄、性别、体重等等。在捕获再捕获试验中不同动物个体之间的捕获概率差异是普遍存在的，而这些试验过程中记录的协变量对于解释捕获再捕获试验中的动物捕获概率的差异十分有帮助，并且被很多文献采用，本文也将采用个体协变量的差异来解释动物个体间捕获机率的差异。但是由于试验设计，试验条件的局限以及试验参与人员的疏忽，捕获再捕获试验中常常伴随着被捕获个体协变量缺失的现象。
本文主要讨论当协变量存在缺失时，如何充分利用观测数据包含的信息，对动物群体总数进行估计。已有的文献多假设缺失机制为随机缺失或者直接忽略缺失数据，这样处理较为方便，但是有可能会造成估计的误差。本文通过引入缺失机制，利用条件似然函数进行统计推断分析，通过使用EM算法得到参数的估计，使用Louis方法给出了观测信息阵的估计，给出群体总数的估计。本文提出的方法对于协变量随机缺失或非随机缺失都能够处理，通过随机模拟和实际数据实例分析证明本文提出方法的优良性。最后本文给出通过似然比检验判定实际数据缺失类型的方法。