第五章、 最適停止規則
第二節、 以共有物種數建立停止規則
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第二節、 以共有物種數建立停止規則
在進行探討前，先以電腦模擬 1000 次，計算在每個抽樣數時，以 與Var( )建 立 95%信賴區間對真實共有物種數的涵蓋率，與以觀測值 與Var( )建立 95%
信賴區間對真實共有物種數的涵蓋率。再分別以 (n)與 (n)小於等於機率門檻 值 c 為停止點，並比較使用摺刀估計式或觀測值所得對真實共有物種的涵蓋率，
作為建立停止規則的依據。若以 (n)為停止依據，以電腦模擬 1000 次，計算在 每個抽樣數停止的次數，並以各抽樣數的停止次數與 涵蓋率計算加權平均的涵 蓋率，由於可計算出 (n)時亦代表可計算出 估計值，故無必要只使用觀測值 涵蓋率來做加權平均的涵蓋率。若以 (n)為停止依據，計算在每個抽樣數停止的
次數，藉由各抽樣數的停止次數，分別計算 涵蓋率加權平均的涵蓋率與 涵蓋
率加權平均的涵蓋率。
先比較以 (n)為停止依據時 估計式對真實共有物種的涵蓋與以 (n)為停
止依據時觀測值 對真實共有物種的涵蓋，如圖 5-3 所示，當物種分佈不均勻
到一定程度時，停止依據與涵蓋率均使用估計值的涵蓋率，較均使用觀測值的涵 蓋率開始有較大的差異，代表物種分佈不均勻到一定程度時，單純使用觀測值所 得的涵蓋率已經開始下降，而均使用估計值較均使用觀測值具更高的涵蓋率，故 本研究認為當停止依據與涵蓋率均使用估計值比單純使用觀測值所得的涵蓋率 優於一定程度時，可設為停止點。
此外亦須比較使用 (n) 或 (n)為停止依據時，均計算 的加權平均涵蓋率，
是否會有物種不均勻至一定程度後，涵蓋率差距變大的現象，如圖 5-4 所示，
(n) 或 (n)為停止依據時，兩者涵蓋率差異不大，故造成涵蓋率差異主要來自 使用摺刀估計式時較單純使用觀測值具更高的涵蓋率。
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0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.17 0.19 v
n
&S~120.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.17 0.19 v
n
&S~120.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.17 0.19 v
n
&S~0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.17 0.19 v
n
&S~0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.17 0.19 v
n
&J10.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.17 0.19 v
n
&J10.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.17 0.19 v
n
&J10.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.17 0.19 v
n
&J1 v1'
n
&J1‧
1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50 5.00
α= 0.05
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勢，但須注意的是，若樣本分佈不均勻時，可能 c 值已經設定很小了一樣達不到 要求的涵蓋率而導致還是抽了很多樣本。
圖5-6、 以 (n)停止抽樣配 涵蓋率，參數α與機率門檻值對照 幾何分配 Type1, = 50
另外以同樣條件下，將物種分佈改為 Type2，其結果如圖 5-7，共有物出現 機率在兩群體差異很大的情況下，隨分配參數α增加，須設定的機率門檻值增加 幅度較 Type1 情況下高上許多，表示使用 (n)為停止規則與 估計式，若為了突 顯與單純使用觀測值停止規則相比有更高的涵蓋率差異，或達到 0.8 以上涵蓋率 則需要各嚴格的機率門檻值，可能需要更多的樣本。
此章希望藉由使用估計值對真實共有物種數的涵蓋率到達一定要求或是 相較與單純使用觀測值來涵蓋真實值有高於多少的涵蓋率作為設定停止點的參 考，可藉物種分布均勻程度來選擇對應適當的機率門檻值
。
-log(c)
α
1.00 1.25 1.50 1.75 2.00 2.25 2.50 2.75 3.00 3.25 3.50 3.75 4.00 4.25 4.50 4.75 5.00
0.050.070.090.110.130.150.170.19
Cov.Rate 0.8
Cov.Rate diff 0.2
Cov.Rate diff 0.3
Cov.Rate diff 0.4
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圖5-7、 (n)停止抽樣時配 的加權平均涵蓋率，參數α與機率門檻值對照 幾何分配 Type2, = 50
-log(c)
α