从siar软件包中理解siber.hull.metrics函数

Question

我正在计算一些度量指标的贝叶斯后验分布(Layman，C.A.，Arrington，D.A.，Montana，C.G.，& Post，D.M. (2007) )，稳定同位素比率能为整个群落的营养结构测量提供依据吗？(生态学，88，42-48.)对于分组变量G，我希望得到G的每个水平的后验分布。

我正在使用siar包中的函数siber.hull.metrics函数，

require(siar)
data(geese2demo)

gee <-data.frame(geese2demo)

summary(gee)
unique(gee$Group)

# There are 8 groups

me <- siber.hull.metrics(gee$d13CPl,gee$d15NPl,gee$Group,R=10^3)

# I expect 8000 rows, 1000 per group

nrow(me)

siber.hull.metrics

我看了函数的代码，仍然不明白组在做什么，另外还有一个bug:重复的次数固定在10^4。

Answer 1

我认为你误解了构成SIBER的两种方法。

计算凸包面积、dN_range、质心距离等的“基于船体的”方法。只能适合整个社区。也就是说，在你的情况下，它估计TA，CD等.你的八位社区成员。您不能使用此方法来计算社区中各个社区成员的这些指标。

相反，如果您希望比较这8位社区成员，那么您需要使用siber.ellipses()函数。

这是一个常见的混乱根源。我有两个播客来解释这一点，这里还有一些示例数据文件：http://www.tcd.ie/Zoology/research/research/theoretical/Rpodcasts.php#siber

感谢你在推特上给我的fwding，再次感谢你给我的错误提示。我已经记录了这一部分，作为正在进行的工作，以推出一个实质性更新的软件包。

干杯

安德鲁·杰克逊@yodacomplex