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

loveR

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

                                        Distance-sampling detection functions and associated density functions
                                         距离采样检测功能和关联的密度函数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

These functions represent the currently available detection functions used for modeling line and point transect data with distsamp. Detection functions begin with "g", and density     functions begin with a "d".
这些功能代表了目前可用的检测功能，用于造型线和点样的数据distsamp. Detection functions begin with "g", and density     functions begin with a "d".


用法----------Usage----------


gxhn(x, sigma)
gxexp(x, rate)
gxhaz(x, shape, scale)

dxhn(x, sigma)
dxexp(x, rate)
dxhaz(x, shape, scale)
drhn(r, sigma)
drexp(r, rate)
drhaz(r, shape, scale)



参数----------Arguments----------

参数：x
Perpendicular distance
垂直距离


参数：r
Radial distance
径向距离


参数：sigma
Shape parameter of half-normal detection function
半正常检测功能的形状参数的


参数：rate
Shape parameter of negative-exponential detection function
形状参数的负指数检测功能


参数：shape
Shape parameter of hazard-rate detection function
形状参数的危险率检测功能


参数：scale
Scale parameter of hazard-rate detection function
尺度参数的危险率检测功能


参见----------See Also----------

distsamp for example of using these for plotting
distsamp例如使用这些用于绘制


实例----------Examples----------


# Detection probabilities at 25m for range of half-normal sigma values.[在25米范围内的半正常的σ值的检测概率。]
round(gxhn(25, 10:15), 2)

# Plot negative exponential distributions[绘制负指数分布]
plot(function(x) gxexp(x, rate=10), 0, 50, xlab="distance",
    ylab="Detection probability")
plot(function(x) gxexp(x, rate=20), 0, 50, add=TRUE, lty=2)
plot(function(x) gxexp(x, rate=30), 0, 50, add=TRUE, lty=3)

# Plot half-normal probability density functions for line- and point-transects[图半线和点断面的正态概率密度函数]
par(mfrow=c(2, 1))
plot(function(x) dxhn(x, 20), 0, 50, xlab="distance",
    ylab="Probability density", main="Line-transect")
plot(function(x) drhn(x, 20), 0, 50, xlab="distance",
    ylab="Probability density", main="Point-transect")

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