Я создал модель населения, которая в точках делала именно то, что я хотела.Однако, когда я начал продолжать повторный запуск кода, чтобы получить постоянные правильные результаты, чтобы убедиться, что я правильно сделал код, данные будут изменяться неверным образом.По сути, данные будут распределяться и вообще исчезают во всех нулях.Это произошло без внесения каких-либо изменений в код.
Я попытался закомментировать некоторые из моих параметров «оператора if», изменив набор данных с умножающей матрицы «d1» и «df2» на «d1» и «pop_model».", а затем изменил сюжет с df2 на pop_model.Я даже передвинул свою переменную df2 до своих аргументов, думая, что это проблема.
projection_matrix <- matrix(c(0,4.4,8.8,0.2,0,0,0,.4,.4),nrow=3,ncol=3,byrow=T)
projection_matrix
disease_matrix_1 <- matrix(c(0,.22,.44,.05,0,0,0,.05,.05),nrow=3,ncol=3,byrow=T)
disease_matrix_1
d1 <- disease_matrix_1
disease_matrix_2 <- matrix(c(0,.66,1.32,.15,0,0,0,.15,.15),nrow=3,ncol=3,byrow=T)
disease_matrix_2
d2 <- disease_matrix_2
disease_matrix_3 <- matrix(c(0,.22,.44,.05,0,0,0,.05,.05),nrow=3,ncol=3,byrow=T)
disease_matrix_3
d3 <- disease_matrix_3
disease_matrix_4 <- matrix(c(0,.22,.44,.05,0,0,0,.05,.05), nrow=3, ncol=3, byrow=T)
disease_matrix_4
d4 <- disease_matrix_4
disease_matrix_5 <- matrix(c(0,.22,.44,.05,0,0,0,.05,.05), nrow=3, ncol=3, byrow=T)
disease_matrix_5
d5 <- disease_matrix_5
disease_matrix_6 <- matrix(c(0,.22,.44,.05,0,0,0,.05,.05), nrow=3, ncol=3, byrow=T)
disease_matrix_6
d6 <- disease_matrix_6
disease_matrix_7 <- matrix(c(0,.22,.44,.05,0,0,0,.05,.05), nrow=3, ncol=3, byrow=T)
disease_matrix_7
d7 <- disease_matrix_7
disease_matrix_8 <- matrix(c(0,.22,.44,.05,0,0,0,.05,.05), nrow=3, ncol=3, byrow=T)
disease_matrix_8
d8 <- disease_matrix_8
disease_matrix_9 <- matrix(c(0,.22,.44,.05,0,0,0,.05,.05), nrow=3, ncol=3, byrow=T)
disease_matrix_9
d9 <- disease_matrix_9
disease_matrix_10 <- matrix(c(0,.22,.44,.05,0,0,0,.05,.05), nrow=3, ncol=3, byrow=T)
disease_matrix_10
d10 <- disease_matrix_10
abundance_yr0 <- c(0,0,12)
abundance_yr0
Year1 <- projection_matrix %*% abundance_yr0 # matrix multiplication!
Year1
Year2 <- projection_matrix %*% Year1
Year2
t=200; N0=abundance_yr0; x=projection_matrix
-------------------------------------------------------
pop_model <- matrix(0,nrow=nrow(x),ncol=t+1)
pop_model[,1] <- N0
df2 <- replace(pop_model, pop_model > 2.00e+9, sample(2.00e+9:2.5e+9, 10000, replace=T))
for(i in 2:(t+1)){
if(i == 135){
pop_model[,i] <- d1 %*% df2[,i-1]
}
else{
pop_model[,i] <- x %*% df2[,i-1]}
if(i == 155){
pop_model[,i] <- d2 %*% df2[,i-1]
}
}
if(i == 160){
pop_model[,i] <- d3 %*% df2[,i-1]
}
if(i == 161){
pop_model[,i] <- d4 %*% df2[,i-1]
}
if(i == 162){
pop_model[,i] <- d5 %*% df2[,i-1]
}
if(i == 163){
pop_model[,i] <- d6 %*% df2[,i-1]
}
if(i == 164){
pop_model[,i] <- d7 %*% df2[,i-1]
}
if(i == 165){
pop_model[,i] <- d8 %*% df2[,i-1]
}
if(i == 166){
pop_model[,i] <- d9 %*% df2[,i-1]
}
if(i == 167){
pop_model[,i] <- d10 %*% df2[,i-1]
}
}
plot(1,1,pch="",ylim=c(0,3.00e+9),xlim=c(0,t+1),xlab="Years",ylab="Abundance",xaxt="n")
cols <- topo.colors(ncol(x))
max(pop_model)
for(s in 1:ncol(x)){
points(df2[s,],col=cols[s],type="l",lwd=2)
}
axis(1,at=seq(1,t+1),labels = seq(0,t))
legend("topleft",col=cols,lwd=rep(2,ncol(x)),legend=c("Infant", "Adolescent", "Adult"))
При правильном запуске он должен создать график модели совокупности с большим падением численности вокруг 155-165 в зависимости отесли вы запускаете весь код или нет.
При выполнении чего-то вроде df2 [156] или df2 [3,156] числа должны быть значительно ниже, чем остальная часть графика, почти около 0.