Я пытаюсь создать модель занятости двух видов, используя unmarkedFrameOccuMulti. Я успешно выполнил UMF и даже получил базовый график обнаружений, но когда я пытаюсь запустить отдельную модель, я получаю сообщение об ошибке;
Error in occu(~1, ~Vill_Dist, umf) : Data is not an unmarkedFrameOccu object.
Я убедился, что csvs имеют одинаковое количество строк и т. Д. Я немного расстроен, потому что я не могу найти много онлайн, а сам UMF работает отлично, просто R не может отделиться от аспекты этого?
S <- 2 # number of species
M <- 354 #number of sites - то есть количество сайтов с фактическими данными (то есть не NA / трансекты, которые были взяты - некоторые трансекты были сделаны 14 раз, другие всего 2 раза)
J <- 9,07 # среднее количество посещений за трансект </p>
y <- list(matrix(rbinom(354, 1, 0.456)), #species 1 leopard
matrix(rbinom(354, 1, 0.033))) #species 2 wolf
Итак, выше приведен код, который я следую из справки R по unmarkedoccumulti. Порядок чисел основан на функции rbinom. то есть 0,033% сайтов опрошенных волков были замечены.
obscov <- read.csv("grazcov2.csv")
Сообщение об ошибке: ObsCovData требуется M * obsNum строк
umf <- unmarkedFrameOccuMulti(y=y, siteCovs = predcovs2, obsCovs = NULL)
predcovs2
summary(umf)
plot(umf)
umf
m1 <- occu(~1, ~Vill_Dist, umf) - это код, который не работает - Vill_Dist является одним из ковариат в csv - правильно заклинание / то же самое и т. Д.
Я ожидал, что создам модель, которая будет предсказывать появление леопардов / волков на основе ковариат.
Когда я писал это, у меня была идея, что может пойти не так. Я не мог заставить модель работать раньше, потому что я вставлял данные обнаружения в формате csv, а не использовал простую биномиальную функцию.
Просто ли R не может смешивать csv / импортированные данные и биномиальные данные?