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R语言 Rramas包 decline()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-28 20:34:14 | 显示全部楼层 |阅读模式
decline(Rramas)
decline()所属R语言包:Rramas

                                         Compute declination/explosion probabilities
                                         计算偏角/爆炸的概率

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute declination (or explosion) probabilities for a stage-structured population. From a vector of initial stage abundances and a transition matrix, decline and explosion compute respectively the probability that the population size falls below or surpasses some abundance thresholds during a given time interval.
计算一个阶段人口结构的磁偏角(或爆炸)的概率。从初始阶段的丰度和过渡矩阵向量,decline和explosion计算分别的人口规模可能低于或超过一些丰富的阈值在给定的时间间隔。


用法----------Usage----------


decline(rmas, bootsp = 1000)
explosion(rmas, bootsp = 1000)
## S3 method for class 'rmas.risk'
summary(object, q = c(0.025, 0.975),...)
## S3 method for class 'summary.rmas.risk'
plot(x, ylim = NULL, col = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, main = NULL, ...)



参数----------Arguments----------

参数:rmas
An object of class rmas,i.e., resulting from projectn.
对象的类rmas,即,产生projectn。


参数:bootsp
number of botstraped samples.
botstraped样品的数量。


参数:object
An object of class rmas.rsik, i.e. resulting from declineor explosion.
对象的类rmas.rsik,即从declineor爆炸。


参数:x
An object of class summary.rmas.rsik.
对象的类summary.rmas.rsik。


参数:q
vector of quantiles to compute bootstraped confidence intervals.
矢量位数计算bootstraped的置信区间。


参数:ylim
Vector with max and min values of the y (abundances) axis.  
向量的y轴(丰度)的最大值和最小值。


参数:col
Color or vector of colors to draw the trajectories.
颜色或矢量的颜色绘制的轨迹。


参数:xlab
Label for the x-axis.
出版商为x轴。


参数:ylab
Label for the y-axis.
出版商为y轴。


参数:main
Text to appear as title.
出现的文字作为标题。


参数:...
Other parameters passed to plot and other methods.
其他参数传递给图和其他方法。


Details

详细信息----------Details----------

Both decline and explosion require that some stochastic simulations for a given time interval had been previously constructed (using projectn). Using those simulations decline computes the probability of falling bellow some population threshold (and explosion the probability of surpassing it) as the ratio between the number of times that these threshold has been attained and the number of replications. The set of abundances in each time interval (in all the simulations) are bootstraped (i.e. sampled with replacement) to build a confidence interval.
这两个decline和explosion需要,对于一个给定的时间间隔随机模拟先前已构建(使用projectn)。使用这些模拟decline计算的概率下降,波纹管一些人口阈值(及explosion超越它)的次数已达到阈值,这些和重复数之间的比率的可能性。组在每个时间间隔(在所有的模拟)的丰度bootstraped(即采样更换)建立的置信区间。


值----------Value----------

Both decline and explosion return an object of class rmas.rsik, basically a list with the following elements <table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>cf.obs</td> <td> a data.frame with the evaluated thresholds and their probabilities.</td></tr> <tr valign="top"><td>cf.boot</td> <td> a list of data.frames similar to cf.obs for each bootstraped sample.</td></tr>  <tr valign="top"><td>abminbot</td> <td> a list of bootstraped minimum (or maximum for explosion) abundances for each replica in the rmas object.</td></tr> <tr valign="top"><td>main</td> <td> Text to appear as title when plotting the summary.</td></tr> </table> The methods summary and plot.summary summarize the results and print and plot probabilities and bootstraped confidence interval of attainning a particular population threshold.
这两个decline和explosion返回一个对象类rmas.rsik,基本上是一个包含下列元素的列表<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> cf.obs</ TD> <td>一个data.frame的评估阈值及其概率。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>cf.boot </ TD> <TD>的列表data.frames类似cf.obs:为每个bootstraped的样品。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>abminbot / TD> <TD> bootstraped最小(或最大为explosion)丰每个副本在RMAS对象的一个列表。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> main </ TD> <TD>文本打印时显示为标题的总结。</ TD> </ TR> </表>“的方法summary和plot.summary总结的结果,打印和绘图的概率和bootstraped的attainning某一特定人群阈值的置信区间。


(作者)----------Author(s)----------



Marcelino de la Cruz <a href="mailto:marcelino.delacruz@upm.es">marcelino.delacruz@upm.es</a>




参考文献----------References----------

Akcakaya, H. R., Burgman, M. A. and Ginzburg L.R. 1999. Applied Population Ecology. Sinauer. Caswell, H. 2003. Matrix Population Models: Construction, Analysis, and Interpretation . SInauer.

实例----------Examples----------


  ## Not run: [#不运行:]
     data(coryphanthaA)
     coryphanthaA <- as.tmatrix(coryphanthaA)
     #initial abundances:[初始丰度:]
     v0 <- c(100,0,0)
      
     # run 1000 simulations of 20 years with  demographic stochasticity:[执行1000模拟20年的人口随机性:]
     simu20.ds <- projectn(v0=v0, mat=coryphanthaA, time = 20, estdem=TRUE, nrep=1000)
     
     # compute declination probabilities[计算偏角概率,]
     simu20.ds.dec <- decline(simu20.ds)
     
     summary(simu20.ds.dec)
     
     
## End(Not run)[#(不执行)]

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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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