Когда я делаю код ниже, я получаю предупреждающее сообщение:
В truncateToBinary (y): некоторые наблюдения были> 1. Они были усечены до 1.
У меня 111 сайтов и4 сайта ковариат. 2 являются значениями, варьирующимися от 0 до 1, а другие 2 являются стандартизированными ковариатами. Когда я запустил код для извлечения моделей из моего безымянного каркаса занятости для моих нестандартизированных ковариат, я получил графики, хотя они были ужасны, то есть доверительный интервал охватывает весь график. Для моделей, использующих стандартизированные ковариаты, я получил сообщение об ошибке «гессиан - единственное число».
Возможно ли сообщение об ошибке и это более раннее предупреждающее сообщение связаны?
Я проверил свою матрицу обнаружения (которая является y), и нет замечаний больше 1. Относится ли это предупреждениек чему-то еще?
Мне трудно поверить, что проблема связана с небольшим размером выборки, полученной, когда я запустил тот же фрагмент кода с меньшим набором данных, но я не получил это сообщение об ошибке.
length(WolfDetMat2[,1])
WolfDetMat3<-WolfDetMat2[,-1]
Site.Covs.WolvesB <- read.csv("wolftotcovars18.csv", header = T)
#Site.Covs.Wolves1B<-Site.Covs.WolvesB[,2:5];rownames(Site.Covs.Wolves1B)=Site.Covs.WolvesB[,1]
#head(Site.Covs.Wolves1B)
site.SAL <- read.csv("SALobscovs8.csv", header = T)
site.TAN <- read.csv("TANobscovs8.csv", header = T)
EFF <- read.csv("WolfEFF4.csv", header = T, row.names = 1, na.strings = "NA")
# The Model
WolvesModelB <- unmarkedFrameOccu(y=WolfDetMat3, siteCovs=Site.Covs.WolvesB,
obsCovs=list(site.SAL=site.SAL[,c("occ_1", "occ_2", "occ_3", "occ_4", "occ_5", "occ_6", "occ_7", "occ_8", "occ_9", "occ_10", "occ_11", "occ_12", "occ_13", "occ_14", "occ_15", "occ_16", "occ_17", "occ_18", "occ_19", "occ_20")],
site.TAN=site.TAN[,c("occ_1", "occ_2", "occ_3", "occ_4", "occ_5", "occ_6", "occ_7", "occ_8", "occ_9", "occ_10", "occ_11", "occ_12", "occ_13", "occ_14", "occ_15", "occ_16", "occ_17", "occ_18", "occ_19", "occ_20")],
EFF=EFF[,c("occ_1", "occ_2", "occ_3", "occ_4", "occ_5", "occ_6", "occ_7", "occ_8", "occ_9", "occ_10", "occ_11", "occ_12", "occ_13", "occ_14", "occ_15", "occ_16", "occ_17", "occ_18", "occ_19", "occ_20")]))
m<-occu(~1~1, data=WolvesModelB)
m.site2<-occu(~ site.SAL + site.TAN + EFF ~ 1, data=WolvesModelB)
m.VIL2<-occu(~ site.SAL + site.TAN + EFF ~ Vill_Dist, data=WolvesModelB)
m.RAN2<-occu(~ site.SAL + site.TAN + EFF ~ Rang_Dist, data=WolvesModelB)
m.LEP2<-occu(~ site.SAL + site.TAN + EFF ~ Lep_Det, data=WolvesModelB)
m.PRO2<-occu(~ site.SAL + site.TAN + EFF ~ Prot_Stat, data = WolvesModelB)