A Review of the Use of Conditional Likelihood in Capture‐Recapture Experiments

Resume Nous presentons une perspective moderne de l'approche par vraisemblances conditionnelles de l'analyse des experiences de capture-recapture. Nous montrons que ces vraisemblances conditionnelles relevent d'un modele lineaire generalise, ce qui permet l'application des nombreuses methodes elaborees dans ce cadre. Pour replacer ces applications dans leur contexte, nous passons en revue quelques-unes des approches existantes dans les modeles de capture-recapture avec probabilites de capture heterogenes au sein de populations fermees. Nous decrivons, en particulier, l'utilisation de modeles de melange parametriques et non parametriques, et examinons de facon plus detaillee le cas ou les probabilites de capture sont fonction de covariables. Summary We present a modern perspective of the conditional likelihood approach to the analysis of capture-recapture experiments, which shows the conditional likelihood to be a member of generalized linear model (GLM). Hence, there is the potential to apply the full range of GLM methodologies. To put this method in context, we first review some approaches to capture-recapture experiments with heterogeneous capture probabilities in closed populations, covering parametric and non-parametric mixture models and the use of covariates. We then review in more detail the analysis of capture-recapture experiments when the capture probabilities depend on a covariate.