Я новичок в Rmark и провел последние несколько недель, изучая форумы и руководства, пытаясь адаптировать код к моим потребностям с небольшим успехом.
Я использую модели известной судьбы в Rmark, чтобы попытаться связать растительные ковариаты (взятые в течение от 1 до 70 дней) с выживанием особей (мне любопытно, влияют ли определенные характеристики растительности на выживание).
В настоящее время мои данные настроены следующим образом (я показываю очень сокращенную форму, реальные данные имеют 70 строк - по одной для каждого человека) и содержат больше столбцов для дополнительных ковариат.
ch представляет известную строку символов судьбы. Это 140 символов в длину, относящиеся к 70-дневному периоду (формат: наблюдение, судьба). g.1, f.1, s.1 - мои ковариаты, где буква (то есть "g") представляет переменную, а # (то есть 1) представляет время (день #) переменной. Таким образом, g.1 представляет траву для первого дня, f.2 представляет запрет для второго дня и т. Д. Эти столбцы идут от g.1, f.1, s.1 до g.70, f.70, s. 70. Из чтения форумов кажется, что это лучший способ отформатировать его, так как каждому человеку нужна своя строка.
У некоторых людей есть значения за все 70 дней, однако у большинства есть данные только за первые несколько дней, так как они не выжили очень долго (мы записали данные, только если человек был еще жив). Таким образом, если бы человек выжил только 3 дня, у меня были бы значения для g.1, f.1, s.1 - g.3, f.3, s.3, но g.4, f.4, s. С 4 по g.70, f.70, s.70 все содержали бы NA (что, я уверен, будет проблемой, так как мне пришлось удалить NA, чтобы запустить модели выживания, связанные с не изменяющимися во времени ковариатами).
Я успешно выполнил модели выживания для не изменяющихся во времени ковариат (т. Е. Веса), но я не уверен, как справиться с этой растительностью по времени, превышающему точку, в которой я нахожусь. У меня есть стандартный известный код судьбы Rmark (из примера "blackduck")
library(RMark)
f.processed=process.data(df,model="Known")
f.ddl=make.design.data(f.processed)
run.fdata=function()
{
Example model: S.time = list(formula=~time)
****Need to know how to format model for veg data over time***
model.list=create.model.list("Known")
f.results=mark.wrapper(model.list,data=f.processed,ddl=f.ddl,
invisible=FALSE,threads=2)
return(f.results)
}
f.results=run.fdata()
f.results
Для моей цели все оленята начинаются в один и тот же день (т.е. 1), но заканчиваются в разные дни (в зависимости от того, выжили они или нет) до 70-дневного максимума. Я знаю, что [i] неверно, но я бы хотел протестировать такие модели, как:
S.grass = list(formula=~g.[i])
S.forb = list(formula=~f.[i])
S.grass.plus.forb = list(formula=g.[i] + f.[i])
, который покажет, как трава, запрет, трава + запрет и т. Д. Относятся к выживанию. Возможно, если бы у человека было больше травы, у него было больше шансов выжить. Или, возможно, увеличение запрета означало уменьшение выживаемости (вещи в этом направлении).
Буду признателен за любую помощь, предложения или даже советы о том, куда обращаться за помощью. Я уже скачал пару руководств / справок по Rmark, но все еще не могу понять.
Спасибо за любую помощь!
-Градант стучит головой по монитору