R语言 secr包 secrdemo()函数中文帮助文档(中英文对照)

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secrdemo(secr)
secrdemo()所属R语言包：secr

                                         SECR Models Fitted to Demonstration Data
                                         SECR模型安装演示数据

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Demonstration data from program Density are provided as text files in the "extdata" folder, as raw dataframes (trapXY, captXY), and as a combined capthist object (captdata) ready for input to secr.fit.
密度从程序提供的演示数据为文本文件“扩展数据”文件夹中，原始dataframes（trapXY，captXY），并作为联合capthist对象（captdata ）准备输入到secr.fit。

The fitted models are objects of class secr formed by
拟合模型类的对象secr所形成的

secrdemo.0 <- secr.fit (captdata)
secrdemo.0 <- secr.fit (captdata)

secrdemo.b <- secr.fit (captdata, model = list(g0 = ~b))
secrdemo.b <- secr.fit (captdata, model = list(g0 = ~b))

secrdemo.CL <- secr.fit (captdata, CL = TRUE)
secrdemo.CL <- secr.fit (captdata, CL = TRUE)


用法----------Usage----------


data(secrdemo)



Details

详细信息----------Details----------

The raw data are 235 fictional captures of 76 animals over 5 occasions in 100 single-catch traps 30 metres apart on a square grid with origin at (365,365).
原始数据是235个虚构的捕获76只超过5次在100个单30米的距离上捕捉陷阱与起源于一个正方形网格（365,365）。

Dataframe trapXY contains the data from the Density input file "trap.txt", and captXY contains the data from "capt.txt" (Efford 2007).
数据框trapXY包含的数据从密度输入文件trap.txt，captXY包含从的capt.txt（Efford 2007）的数据。

The fitted models use a halfnormal detection function and the likelihood for multi-catch traps (expect estimates of g0 to be biased because of trap saturation Efford et al.  2009). The first is a null model (i.e. parameters constant) and the second fits a learned trap response.
的拟合的模型使用halfnormal的的检测功能和多副渔获物的陷阱（预期估计G0有偏见，因为陷阱饱和Efford等。，2009）的可能性。第一个是空的模型（即参数不变），第二个适合一个博学多才的陷阱响应。


源----------Source----------

Efford, M.G. (2007) Density 4.1: software for spatially explicit capture-recapture. Department of Zoology, University of Otago, Dunedin, New Zealand. http://www.otago.ac.nz/density.
Efford，M.G. （2007年）密度4.1：空间明确的捕获 - 再捕获软件。动物学系，但尼丁，奥塔哥大学，新西兰。 http://www.otago.ac.nz/density。

Efford, M. G., Borchers D. L. and Byrom, A. E. (2009) Density estimation by spatially explicit capture-recapture: likelihood-based methods. In: D. L. Thomson, E. G. Cooch and M. J. Conroy (eds) Modeling Demographic Processes in Marked Populations. Springer, New York. Pp. 255&ndash;269.
Efford，MG，BORCHERS DL和拜罗姆，AE（2009年）密度估计的空间明确的捕获 - 再捕获的可能性为基础的方法。 ：DL汤姆逊，EG库奇和MJ康罗伊（EDS）模型的显着人口的人口进程。施普林格，纽约。 PP。 255-269。


参见----------See Also----------

capthist, read.capthist
capthist，read.capthist


实例----------Examples----------



## Not run: [＃不运行：]

## navigate to folder with raw data files[，＃导航到的原始数据文件的文件夹]
olddir <- setwd (system.file("extdata", package="secr"))

## construct capthist object from raw data[＃结构capthist对象从原始数据]
captdata  <- read.capthist ('capt.txt', 'trap.txt', fmt = 'XY')

## generate demonstration fits[产生示范一刀切]
secrdemo.0 <- secr.fit (captdata)
secrdemo.CL <- secr.fit (captdata, CL = TRUE)
secrdemo.b <- secr.fit (captdata, model = list(g0 = ~b))

## restore previous setting[＃恢复以前的设置]
setwd(olddir)

## End(Not run)[＃（不执行）]

## display the null model fit, using the print method for secr[＃显示空模型配合，使用print方法秘书服务]
secrdemo.0

## compare fit of models[比较适合的车型]
AIC(secrdemo.0, secrdemo.b)

## display estimates for the two models (single session)[＃显示两个模型的估计（单会话）]
collate(secrdemo.0, secrdemo.b)[1,,,]


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