Obiectivele acestui exercițiu sunt următoarele:
1) să vă introducă în simularea datelor utilizate în modelarea ocupanței
2) să configureze datele de ocupanță pentru utilizare în pachetul R “unmarked”
3) să ruleze modele simple (single species single–season) de ocupanță și să evalueze rezultatele
1. Simulăm cel mai simplu model de ocupanță
Pentru început, instalați pachetele R pe care le vom folosi pentru implementarea modelelor de ocupanță:
install.packages(unmarked)Odată ce ați instalat pachetele, nu este nevoie să le mai instalați dacă reluați exercițiul
library(unmarked)Folosim funcția seed pentru a avea toți același set de date
set.seed(24) # Setăm seed-ul pentru reproducibilitate
M <- 100 # Selectăm numărul de situri
J <- 2 # Numărul de vizite per sit
psi <- 0.8 # Definim probabilitatea reală de ocupare a unui sit (psi)
p <- 0.5 # Definim probabilitatea de detecție la fiecare vizită (p)Simulăm ocupanța pentru fiecare sit utilizând o distribuție binomială
z <- rbinom(n = M, size = 1, prob = psi) # z este un vector care indică dacă fiecare sit este ocupat (1) sau nu (0)Simulăm istoricul detecțiilor pentru fiecare sit și vizită
# y este o matrice de dimensiuni M x J care conține detecțiile (1) nondetecțiile (0)
y <- matrix(nrow = M, ncol = J)
for (i in 1:M) {
for (j in 1:J) {
y[i, j] <- rbinom(n = 1, size = 1, prob = z[i] * p)
}
}Creăm un obiect unmarkedFrameOccu folosind datele de detecție simulate
umf <- unmarkedFrameOccu(y = y) # Acest obiect este necesar pentru a folosi funcțiile din pachetul unmarkedImplementăm modelul null
fit <- occu(~1 ~1, data = umf)
# Modelul null presupune că probabilitatea de ocupare (psi) și probabilitatea de detecție (p) sunt constanteAfișați rezumatul modelului null
summary(fit)Codul R este disponibil pentru descărcare: