R语言 unmarked包 unmarkedFramePCount()函数中文帮助文档(中英文对照)

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unmarkedFramePCount(unmarked)
unmarkedFramePCount()所属R语言包：unmarked

                                        Organize data for the N-mixture model fit by pcount
                                         组织数据的N-混合模型的拟合pcount的

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Organizes repeated count data along with the covariates.
组织重复测量数据的协变量。


用法----------Usage----------


unmarkedFramePCount(y, siteCovs=NULL, obsCovs=NULL, mapInfo)



参数----------Arguments----------

参数：y
An RxJ matrix of the repeated count data, where R is the number  of sites, J is the maximum number of sampling periods per site.
一种RXJ矩阵的重复计数数据，其中R是的站点数，J是采样周期每个站点的最大数目。


参数：siteCovs
A data.frame of covariates that vary at the  site level. This should have M rows and one column per covariate
Adata.frame在站点级别的不同的协变量。这应该具有M行和一列，每协变量


参数：obsCovs
Either a named list of data.frames of  covariates that vary within sites, or a data.frame with  RxJ rows in site-major order.
data.frame的一个命名列表网站内变化的协变量，或一个data.frame网站主要为了RXJ行。


参数：mapInfo
Currently ignored </table>
目前忽略</ TABLE>


Details

详细信息----------Details----------

unmarkedFramePCount is the S4 class that holds data to be passed



值----------Value----------

an object of class unmarkedFramePCount
一个类unmarkedFramePCount的对象


参见----------See Also----------

unmarkedFrame-class, unmarkedFrame,
unmarkedFrame-class，unmarkedFrame，


实例----------Examples----------



# Fake data[假数据]
R &lt;- 4 # number of sites[一些网站]
J &lt;- 3 # number of visits[访问次数]
y <- matrix(c(
   1,2,0,
   0,0,0,
   1,1,1,
   2,2,1), nrow=R, ncol=J, byrow=TRUE)
y

site.covs <- data.frame(x1=1:4, x2=factor(c('A','B','A','B')))
site.covs

obs.covs <- list(
   x3 = matrix(c(
      -1,0,1,
      -2,0,0,
      -3,1,0,
      0,0,0), nrow=R, ncol=J, byrow=TRUE),
   x4 = matrix(c(
      'a','b','c',
      'd','b','a',
      'a','a','c',
      'a','b','a'), nrow=R, ncol=J, byrow=TRUE))
obs.covs

umf <- unmarkedFramePCount(y=y, siteCovs=site.covs,
    obsCovs=obs.covs)          # organize data[组织数据]
umf                            # take a l[一l]
summary(umf)                   # summarize data[汇总数据]
fm &lt;- pcount(~1 ~1, umf, K=10) # fit a model[拟合模型]
      


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