R语言 RMark包 make.design.data()函数中文帮助文档(中英文对照)

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make.design.data(RMark)
make.design.data()所属R语言包：RMark

                                        Create design dataframes for MARK model specification
                                         创建设计dataframes，为MARK型号规格

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

For each type of parameter in the analysis model (e.g, p, Phi, r), this function creates design data based on the parameter index matrix (PIM) in MARK terminology. Design data relate parameters to the sampling and data structures; whereas data relate to the object(animal) being sampled. Design data relate parameters to time, age, cohort and group structure.  Any variables in the design data can be used in formulas to specify the model in make.mark.model.
在分析模型中每种类型的参数（例如，p，φ，R），这个函数创建的设计数据的基础上MARK术语的参数指标矩阵（PIM）。设计数据与参数的采样和数据结构;而data涉及的对象（动物）被采样。时间，年龄，队列和组结构设计数据与参数。在公式中，可以使用任何的设计数据中的变量指定的模型在make.mark.model。


用法----------Usage----------


  make.design.data(data, parameters = list(),
    remove.unused = FALSE, right = TRUE,
    common.zero = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：data
Processed data list; resulting value from process.data
处理过的数据列表，得到的值从process.data


参数：parameters
Optional list containing a list for each type of parameter (list of lists); each parameter list is named with the parameter name (eg Phi); each parameter list can contain vectors named age.bins,time.bins and cohort.bins   <table summary="Rd table"> <tr>  <td align="left">   subtract.stratum </td><td align="left"> a vector of strata letters   (one for each strata) </td> </tr> <tr>  <td align="left"> </td><td align="left"> that specifies the   tostratum that is computed by subtraction </td> </tr> <tr>  <td align="left"> </td><td align="left"> for   mlogit parameters like Psi</td> </tr> <tr>  <td align="left"> age.bins </td><td align="left"> bins   for binning ages</td> </tr> <tr>  <td align="left"> time.bins </td><td align="left"> bins for   binning times</td> </tr> <tr>  <td align="left"> cohort.bins </td><td align="left"> bins for binning   cohorts</td> </tr> <tr>  <td align="left"> pim.type </td><td align="left"> either "all" for all   different, "time" for column time structure, or </td> </tr> <tr>  <td align="left"> </td><td align="left">   "constant" for all values the same within the PIM</td> </tr>  </table>
可选的列表，其中包含为每个类型的参数（列表的列表）的列表;每个参数列表被命名的参数名称（例如披）;每个参数列表可以包含向量命名的age.bins，time.bins和cohort.bins的<表摘要=“路表”> <TR> <td ALIGN="LEFT">subtract.stratum</ TD> <TD ALIGN="LEFT">的向量阶层字母（每一层）</ TD> </ TR> <TR> <td ALIGN="LEFT"> </ TD> <TD ALIGN="LEFT">，该指定的tostratum的的计算方法是减法</ TD> </ TR> <TR> <TD调整=“”> </ TD> <TD ALIGN="LEFT">像幽mlogit参数的</ TD> </ TR> <TR> <td ALIGN="LEFT"> age.bins</ TD> <td ALIGN="LEFT">箱，分级年龄</ TD> </ TR> <TR> <td ALIGN="LEFT">time.bins </ TD> <TD ALIGN="LEFT">箱分级次</ TD> </ TR> <TR> <td ALIGN="LEFT">cohort.bins </ TD> <TD ALIGN="LEFT">箱的分级同伙</ TD> </ TR> <TR> <td ALIGN="LEFT"> pim.type </ TD> <TD ALIGN="LEFT">不是“所有”的所有不同，“时间”列的时间结构，或</ TD> < / TR> <TR> <td ALIGN="LEFT"> </ TD> <td ALIGN="LEFT">的所有值相同的PIM </ TD> </ TR> </表内的“常量”


参数：remove.unused
If TRUE, unused design data are deleted; see details below
如果是TRUE，未使用的设计数据都将被删除，详见下文


参数：right
If TRUE, bin intervals are closed on the right
如果是TRUE，垃圾桶间隔禁区右侧


参数：common.zero
if TRUE, uses a common begin.time to set origin (0) for Time variable defaults to FALSE for legacy reasons but should be set to TRUE for models that share formula like p and c with the Time model
如果为true，则使用一个共同的begin.time设置原点（0）为时间变量的默认为FALSE遗留的原因，但应设置为TRUE份额公式的模型，如P和C的时间模型


Details

详细信息----------Details----------

After processing the data, the next step is to create the design data for building the models which is done with this function.  The design data are different than the capture history data that relates to animals.  The types of parameters and design data are specific to the type of analysis.  For example, consider a CJS analysis that has parameters Phi and p.  If there are 4 occasions, there are 3 cohorts and potentially 6 different Phi and 6 different p parameters for a single group.  The format for each parameter information matrix (PIM) in MARK is triangular.  RMark uses the all different formulation for
处理的数据之后，下一个步骤是创建用于构建完成此功能的模型的设计数据。捕获和历史数据，涉及到动物的设计数据是不同的。的参数的类型和设计数据是特定类型的分析。例如，考虑一个的CJS分析参数披和p。如果有4个场合，有3个队列和潜在的6种不同的披一个组和6个不同的p参数。每个参数的信息矩阵（PIM）中的标记的格式是三角形的。 RMark使用的所有不同的配方


值----------Value----------

The function value is a list of data frames. The list contains a data frame for each type of parameter in the model (e.g., Phi and p for CJS).  The names of the list elements are the parameter names (e.g., Phi). The structure of the dataframe depends on the calling arguments and the model &amp; data structure as described in the details above.
函数值是一个数据框的列表。该列表包含一个参数模型中的每一种类型的数据框（例如，披和p CJS）。列表中的元素的名称是参数的名称（例如，披）。的数据框的结构依赖于调用参数和模型数据结构，如在上述的细节描述。


（作者）----------Author(s)----------



Jeff Laake




参见----------See Also----------

process.data,merge_design.covariates, add.design.data, make.mark.model, run.mark.model
process.data，merge_design.covariates，add.design.data，make.mark.model，run.mark.model


实例----------Examples----------


data(example.data)
proc.example.data=process.data(example.data)
ddl=make.design.data(proc.example.data)
ddl=add.design.data(proc.example.data,ddl,parameter="Phi",type="age",
  bins=c(0,.5,1,2,8),name="agebin")
ddl=add.design.data(proc.example.data,ddl,parameter="p",type="time",
  bins=c(1980,1983,1986),name="timebin")

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