La teoría de muestreo es ideal para tratar las brechas en el registro fósil de varias maneras. Dentro del rango de cualquier especie, la distribución de lagunas nos proporciona una idea de la intensidad de muestreo. Supongamos que vemos un fósil en 5 camas sobre 10 camas en alguna secuencia. No sabemos cuándo apareció y desapareció la especie por primera vez, pero sabemos que apareció 3 veces desde los lechos 2 al 9. (El primer y quinto hallazgos limitan el rango estratigráfico). Eso proporciona una estimación de la intensidad de muestreo R = 3 / 8) Son 50:50 que esto será demasiado alto o demasiado bajo. Y eso significa que podemos decir que la probabilidad de que la especie estuviera presente pero no muestreada en el lecho 0 o el lecho 11 es 1–3 / 8 = 5/8; que estaba presente pero sin muestrear en las camas -1 o 12 es 25/64 (5/8 al cuadrado); que estaba presente en las camas -2 o 13 es 125/512 (5/8 en cubos). Esto pone una probabilidad en la hipótesis de que una especie tuvo una vida particular.
Si tenemos un montón de especies encontradas diferentes números de veces en algún rango, entonces podemos usar modelos similares a los que usan los ecologistas para estimar modelos de abundancia relativa para parametrizar la distribución de las tasas de muestreo. Varios estudios han demostrado que las distribuciones lognormales funcionan bien para esto. Una distribución lognormal es básicamente una distribución normal, pero cuando una desviación estándar por encima o por debajo del modo significa que las cosas son N veces más comunes o menos comunes. Por ejemplo, si el modo es 1.0, entonces una SD por encima del modo podría ser 10.0 y una SD por debajo del modo es 0.10. Si hacemos esto, entonces podemos decir que cualquier especie dada tiene alguna probabilidad de una tasa de muestreo dada a lo largo de esta distribución y luego integrarnos sobre esa distribución para obtener la probabilidad de hallazgos cero durante una cantidad de tiempo hipotética.
Acomodar muestras como esta es muy importante para una variedad de estudios. Por ejemplo, si queremos medir las tasas de extinción, entonces queremos estimar qué proporción de especies vistas por última vez (por ejemplo) justo antes del final del Cretácico podría haber existido pero sin muestrear a principios del Paleoceno. Por lo tanto, no puede estimar la extinción solo: debe estimar la probabilidad de los datos fósiles dada una tasa de extinción + tasa de muestreo. Varios paleontólogos han desarrollado métodos para hacer esto juntos. Tenemos que hacer lo mismo para las tasas de origen: si aparecen un montón de nuevas especies al mismo tiempo, entonces tenemos que estimar el origen + muestreo juntos para permitir que algunas de las nuevas especies hayan estado presentes pero no muestreadas en intervalos anteriores. Del mismo modo, si pensamos que las tasas de cambio anatómico han cambiado, entonces podemos usar pruebas similares para ver si las tasas podrían haber sido continuas, pero un mal muestreo las hizo parecer repentinas.
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En otras palabras, hacer paleontología en estos días significa aprender mucho más que solo anatomías fósiles, estratigrafía y sedimentología: ¡también ayuda a estar bien versado en probabilidad!
