预测物种密度的连续变量

编程问答 2022-04-29

问题描述

我正在使用 unmarked 对一个物种进行距离抽样分析。我想使用连续变量来预测某些协变量将如何影响物种密度，例如，我研究区域内所有道路的距离或植被覆盖 (NDVI) 对物种密度的影响的回归物种密度。我一直在遵循的例子是使用分类变量来确定每个协变量水平（在这种情况下是每个栖息地类型）的物种预测值，如下所示，我想知道是否有人可以建议我如何使用连续数据做到这一点？或者我最好将我的连续数据转换为分类数据，例如0-10m、10-20m等？

#Predict with habitat

m.hab <- data.frame(hab=factor(c('CW','FG','OB','OG','OW')))    

hab.pred <- predict(m.half.1.hab,type="state",newdata=m.hab,appendData=TRUE)

hab.pred  
##   Predicted        SE     lower    upper hab

## 1 0.7917147 0.3116250 0.3660405 1.712412  CW

## 2 0.6133793 0.3604603 0.1938695 1.940657  FG

## 3 1.4623150 1.0465805 0.3596127 5.946300  OB

## 4 3.6569708 1.1295464 1.9962122 6.699406  OG

## 5 1.6706024 0.3559837 1.1002543 2.536606  OW

解决方法

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