Я пытаюсь построить линейный график зависимости плотности в реальном масштабе от ковариаты в верхней полунормальной модели (hn.l.s), основываясь на оценках этой модели. Как мне избавиться от 2-х сообщений об ошибках и составить линейный сюжет?
dist <- seq(0, 60, 15)
obs <- as.matrix(dat[, 1:4])
site_covs <- data.frame(shrub = dat[, c("d.shrub")], light=dat[, c("light")])
umf<-unmarkedFrameDS(y = obs, siteCovs = site_covs, dist.breaks = c(dist),
survey = "point", unitsIn = "m")
hn.l.s <- distsamp(~light~shrub, umf, keyfun = "halfnorm", output = "density",
unitsOut = "ha")
pred.hn.l.s <- predict(hn.l.s, "state", se.fit = TRUE)
backTransform(hn.l.s, type = "state")
Ошибка в .local (obj, ...):
Невозможно напрямую выполнить обратное преобразование неотмеченной оценки с длиной> 1.
plot(hn.l.s, pred.hn.l.s, type = "l", ylim = c(0,60), xlab = "Distance",
ylab = "Detection probability")
Ошибка в xy.coords (x, y, xlabel, ylabel, log):
длины 'x' и 'y' отличаются