R Studio を使用して、一連のデータに対して地面に巣を作るひよこによるさまざまな種類の生息地の使用の組成分析を実行しようとしています。処理を開始しますが、停止することはありません。手動で処理を停止するか、R Studio を強制終了する必要があります。(Rでも同じ結果)
adehabitatHS パッケージのカンパーナ関数を使用しています。adehabitat から、サンプルのキジとリスのデータを問題なく実行できます。(両方のパッケージからカンパーナを呼び出してみましたが、結果は同じでした。)
ひよこごとに、利用可能な生息地は、巣の周りの緩衝地帯と見なされるため、異なります。
私のデータこれは、各ひよこの利用可能な生息地です。
grass fallow.plot oil.seed.rape spring.barley winter.wheat maize other.crops other woodland hedgerow
1 23.35 7.53 45.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 23.37 0.00
2 86.52 10.35 0.00 0.00 1.24 0.00 0.00 1.89 0.00 0.00
3 5.18 10.33 28.36 38.82 0.00 0.00 17.17 0.14 0.00 0.00
4 4.26 18.32 27.31 32.66 3.82 0.00 0.00 5.02 5.52 3.09
5 4.26 18.32 27.31 32.66 3.82 0.00 0.00 5.02 5.52 3.09
6 12.52 10.35 0.00 0.00 0.00 18.02 43.59 13.15 2.37 0.00
7 21.41 11.56 59.25 0.00 0.00 0.00 0.00 5.82 0.00 1.96
8 21.41 11.56 59.25 0.00 0.00 0.00 0.00 5.82 0.00 1.96
9 36.17 16.93 0.00 30.14 0.00 0.00 0.00 7.08 9.68 0.00
10 0.00 12.17 26.49 0.00 3.99 55.77 0.00 1.58 0.00 0.00
11 0.00 10.27 67.41 1.93 18.30 0.00 0.00 1.18 0.00 0.91
12 2.66 5.38 0.00 14.39 54.06 0.00 8.40 3.83 7.84 3.44
13 2.66 5.38 0.00 14.39 54.06 0.00 8.40 3.83 7.84 3.44
14 84.22 8.00 0.00 0.00 0.00 2.90 0.00 0.22 3.84 0.82
15 84.22 8.00 0.00 0.00 0.00 2.90 0.00 0.22 3.84 0.82
16 86.85 13.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.11 0.00 0.00
17 86.85 13.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.11 0.00 0.00
18 86.85 13.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.11 0.00 0.00
19 86.85 13.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.11 0.00 0.00
20 21.41 8.11 0.47 8.08 0.00 0.00 56.78 2.26 0.00 2.89
これは使用されている生息地 (mcp) です。
grass fallow.plot oil.seed.rape spring.barley winter.wheat maize other.crops other woodland hedgerow
1 41.14 58.67 0.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 0.0
2 35.45 64.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 0.0
3 10.10 60.04 7.72 21.37 0.00 0.00 0.00 0.77 0 0.0
4 0.00 44.55 0.00 50.27 0.00 0.00 0.00 5.18 0 0.0
5 2.82 48.48 44.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 3.9
6 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00 0 0.0
7 0.00 87.41 12.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 0.0
8 0.00 83.59 16.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 0.0
9 0.00 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 0.0
10 0.00 18.93 0.00 0.00 0.00 81.07 0.00 0.00 0 0.0
11 0.00 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 0.0
12 0.00 22.79 0.00 0.00 77.13 0.00 0.00 0.08 0 0.0
13 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00 0.00 0.00 0.00 0 0.0
14 54.60 44.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.43 0 0.0
15 62.86 36.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.57 0 0.0
16 11.15 88.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.75 0 0.0
17 20.06 79.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.32 0 0.0
18 38.64 60.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.41 0 0.0
19 3.81 95.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.38 0 0.0
20 0.00 3.56 0.00 0.00 0.00 0.00 96.44 0.00 0 0.0
パラメトリック テストとランダム化テストの両方を試しましたが、同じ結果が得られました。私が実行しているコード:
habuse <- compana(used, avail, test = "randomisation",rnv = 0.001, nrep = 500, alpha = 0.1)
habuse <- compana(used, avail, test = "parametric")
私が間違っているアイデアはありますか？