CRAN Task View: Analysis of Ecological and Environmental Dataの英語での説明文をGoogle翻訳を使用させていただき機械的に翻訳したものを掲載した。

Maintainer: Gavin Simpson
Contact: ucfagls at gmail.com
Version: 2016-12-15

はじめに

このタスクビューには、生態と環境データを分析する研究の使用に関する情報が含まれています。

Rの基本バージョンは、environmetricsの分野内で使用するための機能の広い範囲での発送します。この機能は、このようコーディネーション&クラスター分析技術などの専門的な方法を提供するCRANを介して利用可能なパッケージの過多によって補完されます。利用可能なパッケージの概要は、トピックや分析の種類ごとにグループ化され、このタスクビューで提供されています。環境や生態系データの分析のためのRの人気を証明するように、統計ソフトウェアのジャーナルのspecial volumeは、2007年に生産された。

environmetricsに興味のあるユーザーは、Spatialビューを参照する必要があります。補足情報は、MultivariatePhylogeneticsCluster、およびSpatioTemporalタスクビューでもご覧になれます。

あなたは追加や改善のための任意のコメントや提案がある場合は、maintainerに連絡してください。

利用可能なパッケージと機能のリストは、解析タイプ別にグループ化され、以下の通りである。

一般的なパッケージ

これらのパッケージは、environmetricsフィールドに幅広い適用性を持つ、一般的なものである。

  • パッケージEnvStatsはスティーブン・ミラードによって、S-PLUSモジュールEnvironmentalStats、両方の後継である。user guide in the form of a bookは、最近リリースされました。

モデリング種応答およびその他のデータ

分析する種はカーブを応答または他のデータをモデル化することは、多くの場合、生態系のデータへの標準的な統計モデルのフィッティングを伴い、とりわけ単(重)回帰、一般化線形モデル(GLM)、拡張された回帰(例えば一般化最小二乗[GLS])、一般化加法モデル(GAM)、混合効果モデルを含む。

  • Rの基本インストールは、それぞれのフィッティング線形および一般化線形モデルのためにlm()とglm()を提供しています。
  • 一般化最小二乗法や線形および非線形混合効果モデルは、クラスタリング、異質性や観察のサンプル内の相関関係を説明するために、単純な回帰モデルを拡張します。パッケージnlmeは、これらのモデルを当てはめるための関数が用意されています。パッケージはSとS-PLUS、Springer、New YorkでPinheiro&Bates(2000)混合効果モデルによってサポートされています。これは、現在ベータ版ソフトウェアであり、まだ誤差構造の範囲内で相関関係を許可していませんが、一般化線形混合モデル(GLMM)、一般化非線型混合モデル(GNLMM)にフィットする混合効果モデルに更新されたアプローチは、lme4パッケージで提供されている。
  • 推奨パッケージmgcvは一般化交差検定による自動滑らかさの選択とGAMSと一般化加法混合モデル(GAMM)が適合します。mgcvの著者はまた、コンパニオンモノグラフ、ウッド(2006)一般化加法モデルを作成しました。付属のパッケージgamairを持つRチャップマンホール/CRC、と紹介。
  • あるいは、パッケージgamは、LOESS smoothsを含む、S-PLUS関数gam()の実装を提供します。
  • 順序応答の比例オッズモデルは、Bill VenablesとBrian Ripleyの、MASSパッケージにpolr()を使用して取り付けることができます。
  • カウントデータにおいて過剰分散モデル化するGLMs用負の二項ファミリは、MASSで提供されています。
  • 過分散数と割合のためのモデル
    • パッケージpsclも過剰に分散し、カウントデータを扱うためのいくつかの機能が含まれています。ポアソンまたは負の二項分布は、ゼロ膨張したとハードル両方のモデルのために提供されています。
    • aodは、例えばAIC、AICC、赤池ウェイトを計算するための過分散カウントや比率に加え、ユーティリティ機能を解析するための関数群を提供します。
  • 変化点を検出し、パラメトリックモデルの構造変化がよく、それぞれsegmentedパッケージとstrucchangeパッケージで提供されています。segmentedが、最近のRニュースの記事(R News, volume 8 issue 1 )の対象となっている。

ツリーベースのモデル

ツリーベースのモデルは、ますます、特に彼らの複雑なデータセットへの柔軟なモデルに合わせて能力と、ツリー構造のシンプルで直感的な出力のために、エコロジーで使用されている。このようなバギング、ブースティングおよびランダムフォレストなどのアンサンブル法は、ツリーベースのモデルからの予測を改善するために提唱され、回帰モデルや分類器の不確実性に関する情報を提供する。

CARTブックで次のアイデア、回帰、分類および生存分析のためのツリー構造のモデルは、以下で実装されている。

  • 推奨されるパッケージrpart
  • partyは、条件付きの推論手続きの明確に定義された理論にツリー構造の回帰モデルを埋め込み、条件付きの推論木の実装を提供します

多変量木は以下でご利用いただけます

  • パッケージpartyにも多変量応答を処理することができます。

木々のためのアンサンブル技術:

  • BreimanとCutlerのランダムフォレスト法は、ランダムな入力を使用して木の森に基づく分類と回帰の提供、randomForestに実装されています
  • ipredパッケージには、分類、回帰と生存の問題のための改良された予測モデルのための機能を提供します。

木の可視化のためのグラフィカルなツールは、パッケージmaptreeで提供されています。

パッケージはmdaearthは多変量適応回帰スプライン(MARS)、回帰木で使用される区分的に一定の機能よりも回帰により柔軟に、ツリーベースのアプローチを提供して技術を実装します。

序列法

Rおよびアドオンパッケージは、種データの分析に特に適した特殊な技術であるその多くの調整方法の広い範囲を提供する。2つの主なパッケージはade4veganである。ade4はAnalysis DES Donneesのフランスの学校の伝統から派生し、二重性・ダイアグラムの使用に基づいている。veganは、ルジャンドル、ルジャンドル(1988)数値エコロジー、2つ目の英語版、エルゼビアで提示したこと以上に負っている実装、Mark Hill、Cajo ter Braak、その他のアプローチに従っています。2つのパッケージが重複する機能を提供する場合、ユーザーは、最高の自分の背景に合った方のフレームワークを選択する必要があります。

  • 主成分(PCA)はprcomp()関数を経由して提供されています。rda()(パッケージvegan)、pca()(パッケージlabdsv)とdudi.pca()(パッケージade4)、より生態学的志向の実装を提供する。
  • 冗長性分析(RDA)はade4でpcaiv()とveganでrda()を経由して提供されています。
  • 正準コレスポンデンス分析(CCA)は、veganade4の両方でcca()に実装されています。
  • トレンド除去コレスポンデンス分析(DCA)は、veganでdecorana()に実装されています。
  • 主な座標分析(PCO)は、パッケージMASSのcmdscale()、ecodistのpco()、labdsvのpco()、ade4のdudi.pco()で実装されている。
  • 非メトリック多次元スケーリング(NMDS)は、パッケージMASSのisoMDS()とecodistのnmds()によって提供されます。nmds()、isoMDS()のラッパー関数は、またパッケージlabdsvによって提供されます。ビーガンは、NMDS結果の標準化されたスケールとアルゴリズムのランダムな開始を実装、isoMDS()のためのヘルパー関数metaMDS()を提供します。metaMDS()でveganによって採用されたアプローチは、生態系のデータに推奨されるアプローチです。
  • Coinertia分析はade4のcoinertia()とmcoa()の両方を経由して提供されています。
  • 2つの生態種データ行列を関連付ける共同コレスポンデンス分析はcocorrespで提供されています。
  • 正準相関分析(CCoA-上記のCCAと混同すべきでない)は、標準パッケージstatsの中でcancor()で提供されています。
  • 順列/ランダム化に使用する(Procrustes rotationとして評価される)ordination configurationsとモンテカルロ法の両方の関連付けの重要性をテストするための機能をveganade4の両方で提供するとともに、Procrustes rotationは、veganのprocuste()、ade4のprocuste()で提供されています。
  • veganのcapscale()で実装された主要座標の制約された分析(CAP)は、RDAとCCAと同様に制約された序順法モデルに適合する。しかし、任意の非類似度係数。
  • 制約された二次序順(CQO、以前は正準ガウス序順(CGO)として知られている)がQuadratic Reduced Rank Vector GLMsによるCCAフィットする最尤推定の代替手段です。制約された加法序順(CAO)は、二次縮小ランクベクトルGAMSを使用するCQOへの柔軟な代替手段です。これらの方法および詳細は、トーマス・イーのVGAMパッケージで提供されています。
  • ファジィ集合の調整(FSO)、CCA/RDAの代わりとCAPは、パッケージのfsoで提供されています。fsoは、Dave Roberts((2008, Statistical analysis of multidimensional fuzzy set ordinations. Ecology 89(5), 1246-1260)のジャーナル生態学ファジィ集合についての最近の論文を補完します。
  • また、補足的な情報については、Multivariateタスク・ビューを参照してください。

非類似度係数

多くの生態系の分析では、サンプル間の非類似度の行列から生ずる。多大な努力は、生態学的データに適した非類似度係数の広い範囲を定式化することに費やされてきた。より有用な係数の選択は、Rと、様々な貢献パッケージで提供されています。

ペアワイズ類似度の、正方形、対称行列を生成する標準的な機能は次のとおりです。

  • 標準パッケージstatsのdist()
  • 推奨パッケージclusterのdaisy()
  • veganのvegdist()
  • labdsvのdsvdis()
  • amapのDist()
  • ecodistのdistance()
  • a suite of functions in ade4
  • ade4のスイート機能
  • パッケージsimbaは、類似度とバイナリデータ(インスタンス存在/不在種データ用)を持つ複数のプロットの類似度の計算のための機能を提供する。

パッケージanalogueの関数distance()は、一つのマトリックスのサンプルと第二のマトリックスとの間の非類似度を計算するために使用することができる。上記の他の機能が高速化されても、同様の機能が、ペアワイズ非類似度行列を生成するために使用することができる。distance()は、混合データ(バイナリ、序数/名目連続変数の混合)のためにGowerの係数に基づいて、行列を生成するために使用することができる。パッケージcluster内の関数daisy()は、標準非類似度行列が必要な場合、distance()よりも混合モードのデータのためのGowerの係数のより高速な実装を提供します。パッケージ、FD内の関数gowdis()は順序変数にGowerの係数とimpliments拡張を計算します。

クラスター分析

クラスター分析は、多変量データセット内のサンプルのグループを識別することを目指しています。この問題に対するアプローチの大きな範囲が提案されているが、主な技術は、階層的クラスター分析、例えば、k平均法のようなパーティショニング、および有限混合モデルまたはモデルベースのクラスタリングである。機械学習文献において、クラスター分析は、教師なし学習問題である。

Clusterタスクビューは、使用可能なクラスタ分析方法や適切なR関数とパッケージのより詳細な議論を提供しています。

階層的クラスター分析:

  • 標準パッケージstatsのhclust()
  • 推奨パッケージclusterは、KaufmanとRousseeuw(1900)に記載されている次の方法のクラスタ分析のための機能を提供します。Finding Groups in data: an introduction to cluster analysis, Wiley, New York
  • amapのhcluster()
  • pvclustは、階層的クラスター分析の不確実性を評価するためのパッケージである。おおよそ公平なp値だけでなく、ブートストラップp値を提供します。

パーティション化方法:

  • statsのkmeans()はk平均クラスタリングを提供しています。
  • e1071でのcmeans()は、k平均アルゴリズムのファジーバージョンを実装しています。
  • 推奨パッケージclusterはまた、様々なパーティショニングの方法論のための機能を提供します。

混合モデルとモデルベースのクラスター分析:

  • mclustflexmixは、モデルベースのクラスタ分析の実装を提供します。
  • prabclusはMDSポイントに最尤ガウスの混合物のクラスタリングを適用すること、距離からMDSを計算することによって種存在-不在行列オブジェクトをクラスタ化する。メンテナの、Christian Henning、Webサイトは、特にHausdorf & Henning (2007; Oikos 116 (2007), 818-828 )prabclusを使用する生態文脈でいくつかの出版物が含まれています。

環境理論

理論生態学的モデルの研究の使用に焦点を当てたパッケージや書籍が増えてあります。

  • veganは、(いわゆるヒルの数字[例ヒルのN2]および希薄化を含む)多様性指数、ランク豊富ダイアグラム、フィッシャーのログシリーズ、壊れたスティックモデル、ハッベルの豊富モデルとして生態学の理論に関連する機能の広い範囲を提供しますとりわけ。
  • vegetarianは、Jost(2006, Oikos 113(2), 363-375 ;2007, Ecology 88(10), 2427-2439)によって提案された多様性対策を提供します。
  • untbは生物多様性のハッベルの統一中立説の下でシミュレーション生態ドリフト、などプレストンカーブなど、様々な診断法の計算を含む、生物多様性のデータのためのユーティリティのコレクションを提供します。
  • primerは、スティーブンス(2009, A Primer of Ecology with R , Springer ) のためのサポートソフトウェアです。パッケージには、人口統計、行列モデル、メタ個体群とソース・シンクモデル、宿主寄生や病気のモデル、魅力の複数台、ストレージ効果、中立説と多様性のパーティションに関連する機能を含む生態系のデータと基本的な理論的な生態を、モデル化するためのさまざまな機能を提供しています。
  • パッケージBiodiversityRは、生物多様性や地域の生態解析のためのGUIを提供します。
  • veganの関数betadiver()はKoleffら(2003; Journal of Animal Ecology 72(3), 367-382 ).にレビュー多様性指標のすべてを実装しています。Betadiver()もKoleffら(2003)に見られるタイプの共起頻度三角形のプロットを生成するためにプロットする方法を提供する。
  • 関数betadisper()はveganで、多変量分散体(PERMDISP、PERMDISP2)、レーベンのテスト(Anderson 2006; Biometrics 62, 245-253)の多変量アナログの均一性のためにマルティアンダーソンの距離ベースのテストを実装しています。Andersonら(2006; Ecology Letters 9(6), 683-693 )ベータ多様性を測定するためのこのアプローチの使用を示す。
  • FDパッケージには、複数の特性から機能的多様性指標のいくつかの方法により計算します。

個体群動態

動物の豊かさと関連するパラメータを推定

このセクションは、不完全な検出を可能にする方法により、母数(人口の大きさ、密度、生存確率、部位占有等)の推定に関係している。これらの方法の多くは、「capture-recapture」または「mark-recapture」、「capture-mark-recapture」データと様々に呼ばれる、マークされた動物のデータを使用しています。

  • RcaptureBaillargeon and Rivest (2007)によって記載されているように、捕獲・再捕獲データから人口規模や生存率を推定するために対数線形モデルに適合します。
  • secrは、トラップ、受動的なDNAサンプリング、自動カメラ、音声の記録などから、空間的に明示的な捕獲 – 再捕獲データにおける人口密度を予測する。モデルは、最尤によって取り付けられている。検出機能はhalfnormal、指数関数、累積ガンマ等であってもよい。密度面が嵌合されてもよい。密度および検出パラメータの共変量はmraのように、式を介して指定されている。
  • SPACECAPはRoyleらに記載されたベイズ法による写真「キャプチャ」のデータに空間的に明示的な捕獲 – 再捕獲モデルをフィッティングするためのグラフィカルインターフェイスを提供します。( 2009, Ecology 90: 3233-3244)
  • DSpatは高密度表面と検出機能を同時に推定されたライン・トランセクト距離サンプリングデータの分析を提供する。( Johnson et al. 2009)
  • unmarkedは、不完全な検出の対象種に収集されたデータへの出現と豊かさの階層のモデルに適合します。例としては、シングルおよびマルチシーズン占有モデル、二項混合モデル、および階層距離サンプリングモデルが含まれています。データは調査方法からそのような一時的に複製された数、除去サンプリング、ダブルオブザーバーサンプリング、距離サンプリングを発生する可能性があります。状態観測プロセスを支配するパラメータは、共変量の関数としてモデル化することができる。
  • パッケージRMarkは、捕獲・再捕獲モデルの様々にフィットするMARKパッケージの式ベースのR・インターフェースを提供します。詳細はRMark website およびNOAA report (PDF)を参照してください。
  • パッケージmarkedは、マーク・再捕獲のためのデータと分析を処理するためのフレームワークを提供します。markedは、MCMC経由CJSモデル、最大の可能性を経由してCormack-Jolly-Seber(CJS)とJolly-Seber(JS)のモデルに適合することができます。CJSモデルの最尤推定値は、Rを使用して得られたか、自動微分モデルビルダーソフトウェアへのリンクを介してすることができます。description of the packageは、生態と進化に方法に掲載されました。
  • mrdsは、ライントラン距離サンプリング調査データ(シングルとダブルの両方の観察者の調査のために)とポイント検出機能に適合する。存在量はホービッツトムソン型推定器を用いて推定することができる。
  • Distanceは、一人の観察距離サンプリング調査のためのmrdsにシンプルなインターフェースです。
  • dsmは、距離のサンプリングデータを空間的に参照するためにdensity surface modelsに適合する。カウントデータのmrds又はDistanceを使用して嵌検出機能モデルを用いて補正される。空間モデルはmgcvのように構成されている。

パッケージmrasecrDSpatはまた、それぞれのモデルからデータをシミュレートするために使用することができる。

オブジェクトの移動、軌道の下でも、動物の追跡データの分析のためのSpatioTemporalタスクビューを参照してください。

モデリング人口増加率:

  • パッケージpopbioは、年齢または段階特異行列集団モデルを構築し、分析するために使用することができる。

環境時系列

  • Rでの時系列オブジェクトは、代替のためにtserieszoo以下を参照するが、ts()関数を使用して作成します。
  • 古典時系列機能は、自己回帰(AR)、移動平均(MA)、平均(ARMA)の自己回帰移動、統合されたARMA(ARIMA)モデルのための標準パッケージstatsの中でar()、およびarima()機能によって提供されている。
  • forecastパッケージには、状態空間モデルと自動ARIMAモデルを経由して指数平滑法を含む単変量時系列予測を表示し、分析するための方法やツールを提供します。
  • dseパッケージは、より高度な推定法および多変量時系列解析の様々を提供している。
  • パッケージtserieszooは、時系列データの一般的な取り扱いと分析を提供する。
  • 不規則な時系列は、パッケージtseriesのirts()、パッケージのzooits、を使用して処理することができます。
  • pastecsは、具体的には、時空間生態学シリーズの分析に合わせた機能を提供します。
  • strucchangeはテスト、デートや線形回帰関係の構造変化をテスト、年代推定、監視することができます。
  • 時系列データの変化点を検出。segmented aboveを参照してください。
  • surveillanceパッケージは、モデリングや数、割合及びカテゴリデータの時系列の変化点検出のための統計的手法を実装しています。焦点は、カウントデータを時系列にアウトブレイクの検出にある。
  • パッケージdynlmは、通常の最小二乗フィッティングを経由して、時系列回帰への便利なインターフェースを提供します。
  • パッケージdynは、とりわけ、時系列情報を保存しながら、MASS、randomForest()(パッケージrandomForest)、rq()(パッケージquantreg)からlm()、glm()、loess()、rlm()、lqs()のようなlmスタイルで記述された回帰関数で時系列データを使用することができるdynlmの異なるアプローチを提供する。
  • openairは、大気汚染の時系列データを分析解釈し、理解するための多数のツールが用意されています。
  • bReezeパッケージには、風のデータを、分析し、視覚化、解釈に広く使用されるメソッドのコレクションです。風力資源の分析が続いてポテンシャルエネルギー生産を推定するための風力タービンの特性と組み合わせることができる。

さらに、時系列分析のために利用可能なパッケージのより完全な説明はTimeSeriesタスクビューにあります。

空間データ解析

Rの空間分析の概要については、SpatialCRANタスクビューを参照してください。

極値

ismevは極値統計のためのモデルのための機能を提供し、Coles(2001) An Introduction to Statistical Modelling of Extreme Values , Springer, New Yorkのためのサポートソフトウェアです。極値理論のための他のパッケージが含まれます:

  • evir
  • evd
  • evdbayes 極値理論にベイズアプローチを提供している
  • extRemes
  • SpatialExtremes空間極端現象をモデル化するためのいくつかのアプローチを提供します。

系統学と進化

特に系統学と進化のデータの分析に合わせたパッケージが含まれます:

Phylogeneticsタスクビューは、サブジェクトエリアとRの関連機能のより詳細なカバレッジを提供している。

UserRsはまた、Springerからの新しいUseRシリーズの本、Paradis(2006) Analysis of Phylogenetics and Evolution with R, Springer, New York,の興味がある可能性がある。

土壌学

いくつかのパッケージが広く使用されているメソッドのR関数を実装し、土壌学に近づく使用できるようになりました。

  • soiltextureは土性プロット、分類および変換するための関数が用意されています。
  • aqpは、土壌資源、土壌分類、土壌断面の集約、および視覚化のモデル化に関連したアルゴリズムのコレクションが含まれています。
  • パッケージHydroMeはカーブフィッティング法による浸潤のパラメータや保水モデルを推定する。
  • R- forge.r-project.net上の土壌水分プロジェクトは、簡単に利用できる土壌特性から、そのパラメータを推定するために、土壌の保水機能、土壌透水機能とpedotransfer機能を提供するパッケージを提供しています。二つのパッケージは、プロジェクトを構成する:
    1. soilwaterfun
    2. soilwaterptf

水文・海洋学

パッケージが増えてそれは特に水文学や海洋学の分野に関連するメソッドを実装可能です。また、Extreme Valueと関連したパッケージをClimatologyのセクションを参照してください。

  • パッケージHydroMeはカーブフィッティング法による浸潤のパラメータや保水モデルを推定する。
  • hydroTSMは、管理、分析、補間および水文学および関連環境科学で使用される時系列のプロットするためのパッケージです。
  • hydroGOFは主に、環境/水文モデルのキャリブレーション、検証、およびアプリケーションの中に使用されるように向け、観測とシミュレーション値の間の統計とグラフの両方適合度の措置を実施するパッケージです。関連するパッケージは、決定され視覚化される2つの時系列間の典型的な差異(エラーなど)のグループを時間的に解決できるtigerと、パターンの類似性を測定するために、データをもつモデルを比較するために、定量的・定性的な基準を提供するqualVです。
  • hydroPSOは、システムコンソールから実行する必要のある、環境やその他の現実世界のモデルのキャリブレーションのためのモデルに依存しないグローバルな最適化ツールです。hydroPSOは、いくつかの微調整オプションを備えた最先端のPSO(SPSO-2011とSPSO-2007可能)を実装しています。パッケージは、複雑なモデルの計算負担を軽減するために、並列することができる。
  • EcoHydRologyは、基本教育の演習の科学者、技術者、政策立案者のためだけでなく、複雑な生態水文学的な相互作用をモデル化するためのより適用された使用のための柔軟な基盤を提供します。
  • topmodelはKeith Bevenによる1995 FORTRANバージョンに基づく水文モデルTOPMODELのR実装を含む水文学的機能のセットです。新しい機能は、R-フォージRHydroパッケージの一部として開発されています。
  • dynatopmodelは、ダイナミックTOPMODELの拡張機能、半分布型水文モデルのTOPMODEL(Bevenとカークビー、1979)からBevenとFreers(2001)の拡張機能、ネイティブのRの実装です。
  • wasimは、データ処理および水文モデルWASIM-ETHの結果を可視化するためのツールを提供します。
  • パッケージseacarbは、海水の炭酸系のパラメータを計算する機能を備える。
  • Stephen SefickのStreamMetabolismパッケージは、単一のステーションから、日周酸素カーブなどGPP、NDM、そしてRなどのストリーム代謝特性を計算するための関数が含まれています。
  • パッケージのoceは、ADP測定、CTD測定、断面データ、海面の時系列、および海岸線ファイルを含む海洋データの解析をサポートしています。
  • nsRFAパッケージには、水文学における地域周波数解析法の目的(非教師付き)アプリケーション用の統計ツールのコレクションを提供します。
  • boussinesqパッケージには、1次元のブシネスク方程式(地下水)を実装する関数の集まりです。
  • rtopは、行政単位からの流出量に関するデータやデータなどの不規則な空間をサポートするデータの地理統計補間するためのパッケージです。

気候学

気候学の分野に関連するいくつかのパッケージがあります。

  • seasは、分析や季節データのグラフィックスのための多くの機能を実装しています。
  • RMAWGENは、ベクトル自己回帰モデルの気温と降水量を作る使用の日々の時系列の空間的なマルチサイト確率的生成のためのS3とS4関数の集合です。
  • Interpol.Tは日最低毎時時系列が毎日情報からダウンスケールする必要があり、たとえば、最高温度シリーズの毎時補間を行う。

古生態学および層序データ

いくつかのパッケージがインポート、分析、およびpalaeoecologicalデータの描画、speciailist機能を提供します。

  • 加重平均(WA)、近代的なアナログ技術(MAT)、ローカル加重WA&最尤(別名ガウスロジスティック)回帰(GLR)を含む伝達関数モデルは、一部またはriojaのすべて、およびanalogueのパッケージによって提供される。
  • 一般的な、レガシーインポートは、palaeodataフォーマットは、パッケージvegan(コーネル形式)とrioja(コーネルとシナノキ形式)で提供されています。また、riojaにも、C2モデルファイルのインポートが可能になります。
  • 層序データプロットは、analogueでのStratiplot()関数や関数のstrat.plot()とリriojaパッケージにstrat.plot.simple()を使用して描画することができます。
  • analogueは、ROC曲線分析を含めて、マットの伝達関数モデルを開発し、interprettingための広範なサポートを提供します。層序データの概要はprcurve()関数の中の主要な曲線を介して支持されている。
  • 層序データの制約条件付きクラスタリングは、riojaで制約階層的クラスタリングの形で機能chclust()によって提供されます。

他のパッケージ

Rのためのいくつかの他の関連する貢献のパッケージが素敵な見出しの下に適合しないが利用可能である。

  • adehabitatade4補完し、動物による生息地選択の分析のためのツールのコレクションを提供しています。
  • diveMoveツール、表現する視覚化、フィルタ、分析、および動物のダイビングや移動行動に関する研究のための時間の深さのレコーダー(TDR)データを集計するが用意されています。
  • latticeDensityは不規則な領域上の密度推定とノンパラメトリック回帰のためのメソッドを実装します。例えば密度推定をカーネル・有用な代替不規則な境界や穴と地域で、動物の密度と家庭範囲を推定する。
  • アンドリュー・ロビンソンのequivalenceパッケージには、いくつかの統計的検定と等価のテストを評価するためのグラフィックスを提供します。このようなテストはNULLの代わりに対立仮説として類似性を有する。パッケージには、2つの片側t検定(TOST)と同値の対応のあるt検定を実行するための機能が含まれています。
  • トーマスペツォルトのsimecolパッケージには、R.内生態(およびその他の)動的システムをシミュレートするために、オブジェクト指向のフレームワークとツールを提供しています。詳細については、simecol websiteやパッケージのR News articleを参照してください。
  • 円形の統計のための機能はCircStatscircularで発見されています。
  • パッケージecoは、2×2分割表に生態学的推論のベイズモデルに適合します。
  • パッケージe1071は、ファジークラスタリング、サポートベクターマシン、最短パス計算、バッグドクラスタリング、ナイーブベイズ分類器、短時間フーリエ変換、潜在クラス分析などのための機能を提供しています…
  • パッケージpgirmessエコロジーにおけるデータ解析のための各種機能のスイートを提供します。
  • mefaは取扱い及び生態学と生物地理学における多変量計数データに報告するための機能を提供します。
  • モデルの感度分析は、パッケージsensitivityfastによって提供される。sensitivityは因子スクリーニングとモデル出力のグローバル感度解析のための関数のコレクションが含まれています。fastは、フーリエ振幅感度テスト(FAST)の実施、比較的少数のモデルの実行とパラメータの変更にモデルのグローバルな感受性を決定する方法である。
  • Leibold and Mikkelson (2002)のパターンベースmetacommunity分析後のターンオーバー、一貫性を分析するための機能は、metacomパッケージで提供されています。
  • 非交差とノンパラメトリック回帰分位を経由して成長曲線の推定は、パッケージquantregGrowthに実装されています。サポーティングペーパーはMuggeo et al. (2013)である。
  • siplabパッケージには、空間的に明示的な個々のベースの植生モデルを実験のための研究プラットフォームを提供します。サポーティングペーパーはGarcía, O. (2014) である。
R言語 CRAN Task View:生態と環境データの分析

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