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

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

                                        constructor of unmarkedFitList objects
                                         unmarkedFitList对象的构造函数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Organize models for model selection or model-averaged prediction.
组织模式选择模型或模型的平均预测。


用法----------Usage----------


fitList(..., fits)



参数----------Arguments----------

参数：...
Fitted models. Preferrably named.
拟合模型。为较佳而得名。


参数：fits
An alternative way of providing the models. A (preferrably named) list of fitted models.
的另一种方式提供的模型。一个（最好命名）的拟合模型。


注意----------Note----------

Two requirements exist to conduct AIC-based model-selection and model-averaging in unmarked. First, the data objects (ie, unmarkedFrames) must be identical among fitted models. Second, the response matrix must be identical among fitted models after missing values have been removed. This means that if a response value was removed in one model due to missingness, it needs to be removed from all models.
两个条件的存在是为了进行AIC模型选择和模型平均在无人盯防的。首先，数据对象（即，unmarkedFrames）拟合模型之间必须是相同的。其次，响应矩阵必须是相同的拟合模型之间后缺失值已被删除。这意味着，如果响应值除去在一个模型由于missingness，它需要被从所有模型中移除。


（作者）----------Author(s)----------


Richard Chandler <a href="mailto:rchandler@usgs.gov">rchandler@usgs.gov</a>



实例----------Examples----------


data(linetran)
(dbreaksLine <- c(0, 5, 10, 15, 20))
lengths <- linetran$Length * 1000

ltUMF <- with(linetran, {
        unmarkedFrameDS(y = cbind(dc1, dc2, dc3, dc4),
        siteCovs = data.frame(Length, area, habitat), dist.breaks = dbreaksLine,
        tlength = lengths, survey = "line", unitsIn = "m")
        })

fm1 <- distsamp(~ 1 ~1, ltUMF)
fm2 <- distsamp(~ area ~1, ltUMF)
fm3 <- distsamp( ~ 1 ~area, ltUMF)

## Two methods of creating an unmarkedFitList using fitList()[＃两种方法，创建一个unmarkedFitList使用fitList（）]

# Method 1[方法1]
fmList <- fitList(Null=fm1, .area=fm2, area.=fm3)

# Method 2. Note that the arugment name "fits" must be included in call.[方法2。请注意，arugment名称“拟合”必须包括在呼叫。]
models <- list(Null=fm1, .area=fm2, area.=fm3)
fmList <- fitList(fits = models)

# Extract coefficients and standard errors[解压缩系数和标准错误]
coef(fmList)
SE(fmList)

# Model-averaged prediction[模型的平均预测]
predict(fmList, type="state")

# Model selection[型号选择]
modSel(fmList, nullmod="Null")

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