R ошибочно идентифицирует данные об изобилии как данные о присутствии / отсутствии (ископаемый пакет) - PullRequest
Новая
       15

R ошибочно идентифицирует данные об изобилии как данные о присутствии / отсутствии (ископаемый пакет)

0 голосов
/ 30 октября 2018

Я пытаюсь использовать функцию spp.est пакета "fossil" в RStudio. Я создал матрицу под названием «akimiskibb» данных об изобилии с видами в виде столбцов и мест в виде строк. Когда я пытаюсь использовать функцию spp.est, я набираю это:

spp.est (akimiskibb, rand = 10, abund = TRUE, счетчик = FALSE, max.est = 'all')

Проблема возникает из-за того, что в моих данных об изобилии много нулей, поэтому я получаю это сообщение об ошибке:

Ошибка в предупреждении if (max (x) == 1) («невозможно использовать данные о заболеваемости для анализа на основе численности. Если данные основаны на заболеваемости, пожалуйста, запустите эту функцию снова с опцией« abund = FALSE »» ): пропущенное значение, где требуется ИСТИНА / ЛОЖЬ

В прошлом эта функция работала с матрицами с большим количеством нулей (которые также являются данными об изобилии, а не наличием / отсутствием). Я не знаю, что я делаю не так.

Кто-нибудь испытывал нечто подобное и нашел способ обойти это?

Спасибо,

Кайла

Данные: матричный формат: 

 *sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 sp9 sp10 sp11 sp12 sp13 sp14 sp15 sp16 sp17
 sample1    0   0   0   0   0   0   0   1   0    0    0    0    0    0    1    
 0    0
 sample 2   0   0   0   1   0   0   1  25   7    0   18   12    0    0    0    
 1    1
 sample3    0   0   0   0   0   0   0   3   0    0    3    1    0    0    0    
 5    4
 sp18 sp19 sp20 sp21 sp22 sp23 sp24 sp25 sp26 sp27 sp28 sp29 sp30 sp31 
 sp32
 sample1     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    
 0    0
 sample 2    1    0    1    0    0    0    0    0    0    0    0    3    2    
 0    3
 sample3     0    0    1    0    0   11    0    0    0    0    0    0    0    
 0    1
 sp33 sp34 sp35 sp36 sp37 sp38 sp39 sp40 sp41 sp42 sp43  X
 sample1     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0 NA
 sample 2    0    0    3    2    1    0    0    1    8    0    0 NA
 sample3     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0 NA*

dput: 

 *structure(list(sp1 = c(0L, 0L, 0L), sp2 = c(0L, 0L, 0L), sp3 = c(0L, 
 0L, 0L), sp4 = c(0L, 1L, 0L), sp5 = c(0L, 0L, 0L), sp6 = c(0L, 
 0L, 0L), sp7 = c(0L, 1L, 0L), sp8 = c(1L, 25L, 3L), sp9 = c(0L, 
 7L, 0L), sp10 = c(0L, 0L, 0L), sp11 = c(0L, 18L, 3L), sp12 = c(0L, 
 12L, 1L), sp13 = c(0L, 0L, 0L), sp14 = c(0L, 0L, 0L), sp15 = c(1L, 
 0L, 0L), sp16 = c(0L, 1L, 5L), sp17 = c(0L, 1L, 4L), sp18 = c(0L, 
 1L, 0L), sp19 = c(0L, 0L, 0L), sp20 = c(0L, 1L, 1L), sp21 = c(0L, 
 0L, 0L), sp22 = c(0L, 0L, 0L), sp23 = c(0L, 0L, 11L), sp24 = c(0L, 
 0L, 0L), sp25 = c(0L, 0L, 0L), sp26 = c(0L, 0L, 0L), sp27 = c(0L, 
 0L, 0L), sp28 = c(0L, 0L, 0L), sp29 = c(0L, 3L, 0L), sp30 = c(0L, 
 2L, 0L), sp31 = c(0L, 0L, 0L), sp32 = c(0L, 3L, 1L), sp33 = c(0L, 
 0L, 0L), sp34 = c(0L, 0L, 0L), sp35 = c(0L, 3L, 0L), sp36 = c(0L, 
 2L, 0L), sp37 = c(0L, 1L, 0L), sp38 = c(0L, 0L, 0L), sp39 = c(0L, 
 0L, 0L), sp40 = c(0L, 1L, 0L), sp41 = c(0L, 8L, 0L), sp42 = c(0L, 
 0L, 0L), sp43 = c(0L, 0L, 0L), X = c(NA, NA, NA)), .Names = c("sp1", 
 "sp2", "sp3", "sp4", "sp5", "sp6", "sp7", "sp8", "sp9", "sp10", 
 "sp11", "sp12", "sp13", "sp14", "sp15", "sp16", "sp17", "sp18", 
 "sp19", "sp20", "sp21", "sp22", "sp23", "sp24", "sp25", "sp26", 
 "sp27", "sp28", "sp29", "sp30", "sp31", "sp32", "sp33", "sp34", 
 "sp35", "sp36", "sp37", "sp38", "sp39", "sp40", "sp41", "sp42", 
 "sp43", "X"), class = "data.frame", row.names = c("sample1", 
 "sample 2", "sample3"))*

использованных пакетов:

ископаемое (сделано в версии R 3.4.4)

Версия R: R x64 3.4.1

1 Ответ

0 голосов
/ 01 ноября 2018

ОК, не знаком с этим пакетом, поэтому спасибо, что представил его мне. Всегда приятно видеть, как R используется во многих дисциплинах.

Я вижу две проблемы с вашими приложениями. Во-первых, согласно документации fossil для spp.est, ваши данные должны иметь ваши образцы в виде столбцов, а ваши виды - в виде строк. Вторая проблема - это «вид» X со значениями NA. Вы должны избавиться от них, потому что функция не может их обработать.

Вот код: 

library(fossil)
library(tidyverse)

akimiskibb <- as.data.frame(t(akimiskibb)) %>%
 filter(!is.na(sample1) == T)

spp.est(akimiskibb, rand = 10, abund = TRUE, counter = FALSE, max.est = 'all')

# which results in 

     N.obs S.obs S.obs(+95%) S.obs(-95%) Chao1 Chao1(upper) Chao1(lower)
[1,]     1  11.8    25.30995   -1.709948 20.90     28.38331     13.41669
[2,]     2  16.0    25.46770    6.532301 27.15     33.37680     20.92320
[3,]     3  20.0    20.00000   20.000000 26.00     29.24037     22.75963
          ACE ACE(upper) ACE(lower)    Jack1 Jack1(upper) Jack1(lower)
[1,] 14.56286   31.16289  -2.037175 16.82501     36.43129    -2.781268
[2,] 19.19286   30.64000   7.745713 22.21008     35.28448     9.135677
[3,] 22.28571   22.28571  22.285714 25.95082     25.95082    25.950820
attr(,"data.type")
[1] "abundance"
Warning messages:
1: In ests[[k]](b) :
  This data appears to be presence/absence based, but this estimator is for abundance data only
2: In ests[[k]](b) :
  This data appears to be presence/absence based, but this estimator is for abundance data only
...