r - 计算最小存活数 (MNA)

Question

我想知道是否有人可以帮助我计算重新捕获数据的最小存活数（MNA）。

MNA 的计算公式为：

在时间 (t) 捕获的实际人数 + 在时间 (t) 未捕获但随后捕获的人数 (Krebs, 1966)

我有 9 个主要捕获周期的二进制数据（1 表示捕获，0 表示非捕获），由 101 个个体的 44 个辅助捕获周期组成。对于每个主要捕获周期，我需要将我的辅助周期捕获数据压缩为 0 或 1。这样，我可以计算每个主要捕获期的 MNA。

非常感谢，

谭雅

Answer 1

这似乎浓缩了您的次要期间数据。但是，请记住，动物 6 和 10 已知在第二个主要时期还活着，即使当时没有检测到它们。此外，不知道动物 5 在第一个主要时期还活着，仅仅是因为它是在第一个主要时期之后检测到的……除非您假设在主要时期中没有出生。

在这个例子中，有三个主要时期和三个次要时期。

我没有尝试估计最小存活人数，因为我不清楚您关于地理和人口统计封闭的假设。但是，希望下面的数据摘要会有所帮助。

my.data <- as.data.frame(matrix(rbinom(10*9,1,0.2), nrow = 10, byrow=FALSE))
my.data

#   V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9
#1   0  0  0  0  0  0  0  1  1
#2   0  0  0  0  0  0  0  0  0
#3   0  0  0  0  0  0  0  0  0
#4   0  0  1  0  0  0  0  0  0
#5   0  0  0  0  0  1  0  1  1
#6   0  1  0  0  0  0  0  0  1
#7   1  1  1  0  0  0  0  0  0
#8   1  0  0  0  1  0  0  0  0
#9   0  0  0  0  1  0  1  1  1
#10  1  0  0  0  0  0  0  0  1

year.sums <- sapply(1:3, function(i)  apply(my.data[,(3*(i-1)+1):(3*(i-0))], 1, function(x) sum(x)) )
year.sums

#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    0    0    2
# [2,]    0    0    0
# [3,]    0    0    0
# [4,]    1    0    0
# [5,]    0    1    2
# [6,]    1    0    1
# [7,]    3    0    0
# [8,]    1    1    0
# [9,]    0    1    3
#[10,]    1    0    1

year.sums[year.sums>0] <- 1
year.sums

#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    0    0    1
# [2,]    0    0    0
# [3,]    0    0    0
# [4,]    1    0    0
# [5,]    0    1    1
# [6,]    1    0    1
# [7,]    1    0    0
# [8,]    1    1    0
# [9,]    0    1    1
#[10,]    1    0    1