pcg(SPECIES)
pcg()所属R语言包：SPECIES
Poisson-compound Gamma estimator for the species richness
泊松 - 复合伽马估计，对物种丰富度
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Function to calculate the Poisson-compound Gamma estimators of the species number by Wang 2010. This method is essentially a conditional NPMLE method. The species abundance here is assumed to follow a compound Gamma model. The confidence interval is obtained based on a bootstrap procedure. A Fortran function is called to for the computing. This function requires Fortran compiler installed.
2010年由王功能的物种数计算泊松化合物的伽玛估计。该方法本质上是一个条件NPMLE方法。这里的物种丰富度被假定为遵循复合Gamma模型。得到的置信区间的基础上自举程序。一个Fortran函数被调用的计算。此功能需要安装Fortran编译器。
用法----------Usage----------
pcg(n,t=35,C=0,alpha=c(1:10),b=200,seed=NULL,conf=0.95,dis=1)
参数----------Arguments----------
参数：n
a matrix or a numerical data frame of two columns. It is also called the “frequency of frequencies” data in literature. The first column is the frequency j=1, 2…; and the second column is n_j, the number of species observed with j individuals in the sample.
两列的矩阵或数值数据框。它也被称为“频率”在文献中的数据的频率。第一列是频率j=1, 2…;，第二列是n_j，j样品中的个人观察到的物种的数量。
参数：t
a positive integer. t is the cutoff value defining the relatively less abundant species to be used in estimation. The default value for t=35. The estimator is more sensitive to t compared with pnpmle or unpmle estimators. We recommend to use t ≥ 20 if the maximum frequency (j) is greater than 20. Otherwise use the maximum frequency of j for t.
一个正整数。 t的临界值相对丰富的物种中使用的估计。 t= 35的默认值。该估计是更敏感吨相比与pnpmle或unpmle估计。我们建议使用t ≥ 20，如果最大的频率（j）是大于20。否则，使用的最高频率j的t。
参数：C
integer either 0 or 1. It specifies whether bootstrap confidence interval should be calculated. “C=1” for YES and “C=0” for NO.The default of C is set as 0.
整数0或1。它指定是否应计算自举置信区间。 “C= 1”为YES“C= 0”默认C NO.The被设置为0。
参数：b
integer. b specifies the number of bootstrap samples to be generated for confidence interval. It is ignored if “C=0”.
整数。 b指定bootstrap样本的置信区间产生的数量。它被忽略，如果“C= 0”。
参数：alpha
a positive grid for Gamma shape parameter. alpha must be a numerical vector for positive numbers. A cross-validation will be used to select a unified shape parameter value for the compound Gamma from the specified “alpha” grid. The default “alpha” grid is 1,2,…,10.
伽主图极的网格形状参数。 alpha必须一个数值向量为正数。将被用来选择一个统一的形状参数值从指定“alpha”网格的化合物伽玛甲交叉验证。默认的“alpha”网格1,2,…,10。
参数：conf
a positive number ≤ 1. conf specifies the confidence level for confidence interval. The default is 0.95.
一个正数≤ 1。 conf指定的置信水平下的置信区间。默认值是0.95。
参数：seed
a single value, interpreted as an integer. Seed for random number generation
一个单一的值，解释为一个整数。产生随机数的种子
参数：dis
0 or 1. 1 for on-screen display of the mixture output, and 0 for none.
0或1。 1的混合物输出的屏幕上的显示，并没有为0。
Details
详细信息----------Details----------
The pcg estimator is computing intensive. The computing of bootstrap confidence interval may take up to a few hours.
pcg估计是计算密集型的。自举置信区间的计算可能需要长达几个小时。
值----------Value----------
The function pcg returns a list of: Nhat, CI (if “C=1”) and AlphaModel. <table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>Nhat</td> <td> point estimate of N.</td></tr> <tr valign="top"><td>CI</td> <td> bootstrap confidence interval.</td></tr> <tr valign="top"><td>AlphaModel</td> <td> unified shape parameter of compound Gamma selected from cross-validation.</td></tr> </table>
的功能pcg返回一个列表：Nhat，CI（，如果“C= 1”）和AlphaModel。 <table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> Nhat</ TD> <TD>点估计N。</ TD> </ TR> < TR VALIGN =“顶”> <TD>CI </ TD> <TD>引导的置信区间。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>AlphaModel <TD>统一的形状参数的复合伽玛选择交叉验证</ TD> </ TD> </ TR> </ TABLE>
（作者）----------Author(s)----------
Ji-Ping Wang, Department of Statistics, Northwestern University
参考文献----------References----------
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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
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发表于 2012-9-30 14:48:53
