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R语言 RMark包 popan.derived()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-26 23:46:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
popan.derived(RMark)
popan.derived()所属R语言包:RMark

                                        Computes some derived abundance estimates for POPAN models
                                         计算一些派生的丰度估计POPAN模型

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computes estimates, standard errors, confidence intervals and var-cov matrix for population size of each group at each occasion and the sum across groups by occasion for POPAN models. If a marklist is provided the estimates are model averaged.
计算估计值,标准误,置信区间和VAR-CoV的矩阵各组人口规模在每次的总和,各组的场合POPAN模型。如果一个marklist提供的估计模型的平均值。


用法----------Usage----------


  popan.derived(x,model,revised=TRUE,normal=TRUE,N=TRUE,NGross=TRUE,drop=FALSE)

  popan.Nt(Phi,pent,Ns,vc,time.intervals)

  popan.NGross(Phi,pent,Ns,vc,time.intervals)



参数----------Arguments----------

参数:x
processed data list resulting from process.data
处理过的数据列表process.data


参数:model
a single mark POPAN model or a marklist of POPAN models
一个单一的的标志POPAN模型或marklist的POPAN模型


参数:revised
if TRUE, uses revised version of model averaged standard error eq 6.12; otherwise uses eq 4.9 of Burnham and Anderson (2002)
如果为true,则使用修订版车型的平均标准误差方程6.12,否则使用EQ 4.9伯纳姆和安德森(2002年)


参数:Phi
interval-specific survival estimates for each group
各组的间隔特异性生存率估计


参数:pent
occasion-specific prob of entry estimates (first computed by subtraction) for each group
偶尔进入概率的估计各组(先用减法计算)


参数:Ns
group specific super-population estimate
组特定的超级人口估计


参数:vc
variance-covariance matrix of the real parameters
的真实参数的方差 - 协方差矩阵的


参数:normal
if TRUE, uses confidence interval based on normal distribution; otherwise, uses log-normal
如果为true,则使用基于正态分布的置信区间,否则,正常使用log


参数:N
if TRUE, will return abundance estimates by group and occasion and total by occasion
如果为TRUE,将返回丰度估计组和场合,总的场合


参数:NGross
if TRUE, will return gross abundance estimate per group
如果为TRUE,将返回每个组的总丰度估计


参数:drop
if TRUE, models with any non-positive variance for betas are dropped
如果为TRUE,任何非正方差模型的贝他被丢弃


参数:time.intervals
vector of time interval values
矢量的时间间隔值


Details

详细信息----------Details----------

popan.derived computes all of the real parameters using covariate.predictions and handles all of the computation using popan.Nt.  Description for functions popan.Nt and popan.NGross are given here for completeness but it is not intended that they be called directly.
popan.derived计算的实际参数使用covariate.predictions和处理所有的计算使用popan.Nt。功能的描述popan.Nt和popan.NGross这里给出的完整性,但它的目的不是直接调用。

If a model is a marklist of models, the values returned by popan.derived are model averaged using model weights in the model.table; otherwise, it returns the values for the specified model.
如果一个model是marklist的模型,返回的值popan.derived模型每使用中的权重model.table,否则,它返回的值指定的模型。


值----------Value----------

popan.derived returns a list with the following elements depending on the values of N and
popan.derived返回一个列表,包含下列元素的值N


(作者)----------Author(s)----------



Jeff Laake




参考文献----------References----------

and multimodel inference. A practical information-theoretic approach. Springer, New York.

实例----------Examples----------



# Example[例子]
data(dipper)
dipper.processed=process.data(dipper,model="POPAN",groups="sex")
run.dipper.popan=function()
{
dipper.ddl=make.design.data(dipper.processed)
Phidot=list(formula=~1)
Phitime=list(formula=~time)
pdot=list(formula=~1)
ptime=list(formula=~time)
pentsex.time=list(formula=~time)
Nsex=list(formula=~sex)
#[]
# Run assortment of models[运行模型的分类]
#[]
dipper.phisex.time.psex.time.pentsex.time=mark(dipper.processed,
     dipper.ddl,model.parameters=list(Phi=Phidot,p=ptime,
     pent=pentsex.time,N=Nsex),invisible=FALSE,adjust=FALSE)
dipper.psex.time.pentsex.time=mark(dipper.processed,dipper.ddl,
     model.parameters=list(Phi=Phitime,p=pdot,
     pent=pentsex.time,N=Nsex),invisible=FALSE,adjust=FALSE)
#[]
# Return model table and list of models[回归模型的表格和列表的车型]
#[]
return(collect.models() )
}
dipper.popan.results=run.dipper.popan()
popan.derived(dipper.processed,dipper.popan.results)


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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。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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