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untb-package(untb)
untb-package()所属R语言包：untb

                                         Unified neutral theory of biodiversity
                                         统一中性理论的生物多样性

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Numerical simulations, and visualizations, of the unified neutral theory of biodiversity
数值模拟和可视化，生物多样性中性理论的统一


Details

详细信息----------Details----------

Package:
包装方式：

</td><td align="left"> untb
</ TD> <TD ALIGN="LEFT"> untb

Type:
类型：

</td><td align="left"> Package
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">包装

Version:
版本：

</td><td align="left"> 1.0
</ TD> <TD ALIGN="LEFT"> 1.0

Date:
日期：

</td><td align="left"> 2005-10-26
</ TD> <TD ALIGN="LEFT"> 2005-10-26

License:
许可：

</td><td align="left"> GPL
</ TD> <TD ALIGN="LEFT"> GPL

Package untb uses two classes of object to represent an ecosystem: class count and class census.  In essense, a count object is a table of species abundances and a census object is a list of individuals.  See ?census and ?count for more details.  Although objects of either class can be coerced to the other, class count is the preferred form: it is a more compact representation, especially for large ecosystems.
套件untb使用两个类的对象来表示一个生态系统：类count类census。在本质上，count对象是一个表的物种丰度和一个census对象是个人名单。 ?census和?count更多的细节。虽然任何一个类的对象可以强制转换为其他类count是首选的形式：它是一个更紧凑的表示，特别是对于大型的生态系统。

The package simulates neutral ecological drift using function untb().  Function display.untb() displays a semi-animated graphic of an ecosystem undergoing neutral drift.
包模拟中性的生态漂流，使用功能untb()。函数display.untb()显示中性漂移的生态系统进行半动画图形。


（作者）----------Author(s)----------



Robin K. S. Hankin

Maintainer: &lt;hankin.robin@gmail.com&gt;




参考文献----------References----------

Biodiversity&rdquo;.   Princeton University Press.
package for simulating ecological drift under the unified neutral theory of biodiversity.  Journal of Statistical Software, volume 22, issue 12

实例----------Examples----------


a <- untb(start=rep(1,100),prob=0.005,gens=5000,keep=FALSE)
preston(a)
no.of.spp(a)

display.untb(start=rep(1,100),prob=0.1,gens=1000)

data(butterflies)
plot(butterflies,uncertainty=TRUE)


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