我正在尝试使用unmarkedFrameOccuMulti. 我已经成功地制作了 UMF，甚至得到了检测的基本图，但是当我尝试运行单个模型时，我收到了错误消息；
Error in occu(~1, ~Vill_Dist, umf) : Data is not an unmarkedFrameOccu object.
我已经确保 csv 具有相同的行数等。我有点迷惑了，因为我在网上找不到很多东西，而且 UMF 本身运行得很好，只是 R 似乎无法分离它的各个方面?
S <- 2 # number of species
M <- 354 #number of sites- 即具有实际数据的站点数量（#ie 不是 NAs/已采集的样带 - 一些样带进行了 14 次，其他仅 2 次） J <- 9.07 #每个样带的平均访问次数
y <- list(matrix(rbinom(354, 1, 0.456)), #species 1 leopard
matrix(rbinom(354, 1, 0.033))) #species 2 wolf
所以上面是我在 unmarkedoccumulti 的 R 帮助中遵循的代码。数字的排序基于 rbinom 函数。即 0.033% 的被调查地点发现了狼。
obscov <- read.csv("grazcov2.csv")
错误消息是 ObsCovData 需要 M*obsNum of rows
umf <- unmarkedFrameOccuMulti(y=y, siteCovs = predcovs2, obsCovs = NULL)
predcovs2
summary(umf)
plot(umf)
umf
m1 <- occu(~1, ~Vill_Dist, umf)- 这是不起作用的代码 - Vill_Dist 是 csv 中的协变量之一 - 拼写正确/相同等。
我被期望生成一个模型，该模型将根据协变量预测豹/狼的出现。
当我写这篇文章时，我对可能出现的问题有了一个想法。我以前无法让模型工作，因为我以 csv 格式输入检测数据，而不是使用简单的二项式函数。仅仅是 R 不能混合 csv/导入的数据和二项式数据吗？