R не будет запускать модель, потому что настаивает на том, что данные не являются объектом Occu UnmarkedFrame
Я пытаюсь создать модель размещения двух видов, используя unmarkedFrameOccuMulti, Я преуспел в создании 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 отделить его аспекты.?
S <- 2 # number of speciesM <- 354 #number of sites - т. е. количество сайтов с фактическими данными (#ie не NA / трансекты, которые были взяты - некоторые трансекты были сделаны 14 раз, другие всего 2 раза)
J <- 9,07 # среднее количество посещений на трансект
y <- list(matrix(rbinom(354, 1, 0.456)), #species 1 leopard
matrix(rbinom(354, 1, 0.033))) #species 2 wolf
Таким образом, выше приведен код, который я следую из справки R по unmarkedoccumulti. Порядок чисел основан на функции rbinom. т. е.0,033% сайтов опрошенных волков были замечены.
obscov <- read.csv("grazcov2.csv")
Сообщение об ошибке ObsCovData требует 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.
От меня ожидали, что я 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. Это просто, что R не может смешивать csv/ импортированные данные и биномиальные данные?